Heuristic Approach may be Useful in Anomaly Detection

こんにちは、Anomaly Detectionチームで1ヶ月半ほどサマーインターンに取り組んだ仲吉と申します。

取り組んだ内容

今回検討を行った異常検知の手法では、最初に特徴ベクトルから代表点を抽出しそれを利用して異常度を出します。

論文中の手法では貪欲法によって代表点を選択しますが、適当な目的関数を設定して焼き鈍し法を適用することで精度を向上させることを目標に取り組みました。

貪欲法でも高い精度が得られることと精度自体を目的関数にするのは難しいことから、この貪欲法がどのような目的関数を小さく、もしくは大きくしようとしているのかを考察し、その最適化を目標とする焼き鈍し法を行うというアプローチを取りました。

期間中は様々な目的関数を試しましたが、なかなか精度向上に繋がる目的関数は見つからず実際の問題に取り組む難しさを実感しました。

始まってからもしばらくは方針が立ちませんでしたが、予想を立てての実験や結果のビジュアライズに合わせてアドバイスを頂くことで最終的には僅かではありますが改善することができました。

労働環境などについて

労働時間は比較的自由が効き、ミーティングなどがなければ仮に寝坊などをしてしまってもなんとかなるため安心して労働することができました。

インターン中はチームのメンターの方にも気軽に質問することができる雰囲気でしたし、毎日マネージャーとの1on1があって取り組んでいる課題について質問したり方向性を修正していただいたりとやりやすかったです。

また、サマーインターンといえば美味しいランチを食べられるイメージがありましたがフルリモートということもあり無理だろうと考えていました。 ただ、ほとんど毎週のようにチームの方だったりCTOやCROの方、過去にインターンに参加した社員の方とオンラインでランチをしながら色々な話を聞く機会がありました。 途中からは夕方にコーヒーブレイクとして会社の色々な方が参加して雑談するイベントもあり面白かったです。

最後に

異常検知という分野に関する知識は何もなかった私でも、質問を駆使することで必要な部分は把握して課題に取り組むことができました。 短い期間ですが楽しいインターンでした、ありがとうございました！