この記事は「技術版」です。初心者向けの説明は別記事をご覧ください。
異常検知の技術的解説
Z-score法、Isolation Forest、LOF、One-Class SVM、Autoencoder。統計的手法と機械学習手法を組み合わせる。時系列ではESD、ARIMA残差。クラス不均衡対策が重要。
おすすめの学習リソース
異常検知の高度な内容を習得するため、複数のリソースの学習を推奨します。
書籍
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『深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト 第2版』（JDLA監修）
G検定受験者の定番。シラバスに沿って体系的に学べる公式テキスト。 -
『ディープラーニングG検定 最強の合格テキスト［第2版］』（SBクリエイティブ）
最新シラバス完全対応で、章末問題と模擬試験PDF付き。 -
『スッキリわかる ディープラーニングG検定 テキスト&問題演習 第3版』（TAC出版）
図解が豊富でわかりやすく、初学者でも取り組みやすい。 -
『ディープラーニングG検定 問題集 第2版』（通称：赤本）
実践的な問題演習に特化。新シラバスの範囲もカバー。
Webサービス
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AI検定ドットネット
G検定の練習問題を無料で解けるサイト。スキマ時間にスマホで問題演習に最適。