[2D]時系列データ(2)

13:30 〜 13:55

[2D-01] 時系列基盤モデルによる異常検知の有効性とドメイン適応の分析

*丸 千尋¹、佐藤 翔悦 (1. 中央大学)

発表者区分：一般
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし

キーワード：

時系列基盤モデル、時系列データ、異常検知、ドメイン適応、評価指標

タスクに応じた大規模なデータを入手する困難さから、時系列データの分野においても大規模基盤モデルを学習し、個別のタスクに利用するアプローチが有望視されている。本研究では異常検知タスクを対象とし、時系列基盤モデルとタスク固有のモデルを学習する既存手法との比較、分析を行う。実験では９種類のドメインからなる単次元時系列データセットであるＵＣＲ　Ａｎｏｍａｌｙ　Ａｒｃｈｉｖｅを用い、個別のドメインに適応した際のモデルの振る舞いや、ドメイン固有のデータが学習されていないことでどのような問題が生じるかといった、時系列データにおけるドメイン依存性の考察を行う。