isolation forest

1. Isolation Forestについて
株式会社パソナテック
IoEソリューション事業部
Qumicoプロダクトマネージャー
夏谷 実
1
2018年11月5日
NN論文を肴に酒を飲む会 #7

2. 2
自己紹介

3. 自己紹介
 夏谷実
 株式会社パソナテック
 株式会社パソナテック
 IoEソリューション事業部
 TFUG KANSAI
 最近はデータサイエンティスト？
 半導体もやります。
 FPGAが好き
 プログラミングも好き
 好きな言語
 C, Tcl/Tk, Common Lisp, Scheme(Gauche), Python, F#, Rust
 Deep Learningも好き
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4. 過去の経歴
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カメラで橋を撮影
動画
静止画
f(x)
画像処理＋
統計処理 結果確認・レポート

5. Deep Leaningのすごさ
5
従来の手法の特徴
エッジ強調
二値化
動的フィルター
特徴点抽出
パターンマッチング
ダメージ検出
ひび割れ検出 白線かすれ検出
①見つけたい対象によってアルゴリズムが違う
②入力には高解像度の画像が必要
③精度が撮影条件に左右される。
天気、距離、撮影者など・・・
4K画像
https://github.com/sekilab/Ro
adDamageDetector#downloa
d-road-damage-dataset

6. Deep Learningのすごさ
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データ
①異なる検出対象を一つのアルゴリズムで検出可能
パラメータのチューニングはDeep Learningが自動的に行う
②低解像度でも検出可能 VGAクラスで十分
③撮影条件に左右されにくい
④データがあれば、新しい検出対象を簡単に追加できる。
→ 道路のダメージ検出以外にも簡単に応用できる。
ニューラルネットワーク
600
600
https://github.com/sekilab/Ro
adDamageDetector#downloa
d-road-damage-dataset

7. 論文これです。
 Title：Road Damage Detection Using
Deep Neural Networks with Images
Captured Through a Smartphone
 https://arxiv.org/abs/1801.09454
7
https://qiita.com/IshitaTakeshi/items/915de731d8081e711ae5

8. 8
今日話す事

9. 今日話すこと
 Isolation Forest
 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/p
ublication/icdm08b.pdf
9

10. Isolation Forestとは
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ツリー構造を使った異常検知(anomaly detection)
教師無し学習

11. Isolation Forestの考え方
 正常値
 数が多く固まっている。
 異常値
 数が少なくばらけている
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12. Isolation Forestの考え方
 正常値
 数が多く固まっている。
 異常値
 数が少なくばらけている
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この塊を正常値とする。

13. Isolation Forest
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Figure 1
https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf

14. Isolation Forest
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異常値
正常値
異常値はツリーの上（Root近く）、正常値はツリーの下（Rootから遠く）に割り
当てられる。

15. Isolation Forest
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異常値
正常値
閾値を決めて、それ以上を異常値、それ以外を正常値とする。
どこかに閾値
を決める

16. Isolation Forest
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異常値
正常値
どこかに閾値
を決める
雑じゃない？

17. 17
やってみた

18. データ数129個
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ちょっと微妙

19. データ数1066個
19
データを増やすと良くなる

20. Isolaton Forestの特徴
 論文によるとこういう特徴があります。
 データが増えても処理時間や使用メモリが増えな
い
 速度が速い
 特徴量が増えても上手く行く
 特徴量の二乗はデータが必要
 実際にやってみた感想
 ハイパーパラメータが閾値の一つしかないので使
いやすい
 とりあえずデータ突っ込めばOK
 データ数が少ないと上手く動かない
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21. Isolation Forestの苦手なところ
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ごちゃごちゃした
ところにある異常
値が苦手
・アルゴリズム的に、ごちゃごちゃしところにあるのは正常値になる。
http://scikit-learn.org/stable/modules/outlier_detection.html#one-class-svm-
versus-elliptic-envelope-versus-isolation-forest-versus-lof

22. ご静聴ありがとうございました。
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