異常検知のおすすめ本ランキング7選！【Python・R】

システムの異常検知は、機械学習や統計モデルが得意とする分野です。

この記事では、異常検知について勉強したい人向けに、「異常検知の勉強におすすめの本」を紹介します。

異常検知の本を探している人はぜひ参考にしてください。

異常検知のおすすめ本ランキング7選！

異常検知のおすすめ本を7冊ご紹介します。

Pythonによる異常検知

「Pythonによる異常検知」は、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説している本。

新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説してるなど、Pythonによる異常検知の仕方について詳しく解説されています。

時系列データの異常検知手法について解説しているので、機械学習や時系列データをベースに異常検知の勉強をしたい人におすすめの本です。

Pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知

「Pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知」は、基本的な識別器・予測器のPythonによる実装例・使い方を解説している本。

機械学習による異常検知と系列データ解析を実例をもとに学ぶなど、Pythonについて詳しく解説されています。

Pythonのプログラム例を豊富に記載しているので、Pythonを使って異常検知を勉強したい人におすすめの本です。

入門機械学習による異常検知 Rによる実践ガイド

「入門機械学習による異常検知 Rによる実践ガイド」は、ノンパラメトリックな時系列データの異常検知・変化検知を行う方法について書かれている本。

異常検知をテーマにした統計・機械学習など、異常検知Rについて詳しく解説されています。

本書は基礎が中心となるが、Rによる実装も載っており、実務等で活かしやすい本なので、Rを使って異常検知の勉強をしたい人におすすめの本です。

異常検知と変化検知

「異常検知と変化検知」は、データ解析に携わる人の視点でまとめた異常検知・変化検知の手法の大半をカバーしている本。

データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出すなど、異常検知と変化検知について詳しく解説されています。

2015年頃までの異常検知・変化検知の技術の考え方を要領よく解説しているので、データ解析エンジニアになりたい人におすすめの本です。

時系列解析 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知

「時系列解析 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知」は、過去の自身のデータから未来のデータを予測するために用いられる時系列解析の手法について解説した本。

ARモデルに代表される自己回帰型の古典的なデータ解析手法や、カルマンフィルタに代表される状態空間モデルなど、時系列解析の手法について詳しく解説されています。

基本的な時系列解析の手法を一通り学べるので、 Pythonで実際に時系列解析をしたいような人におすすめの本です。

データマイニングによる異常検知

「データマイニングによる異常検知」は、データマイニングによる異常検知に特化して書かれた日本で初めての本。

情報論的学習理論や、豊富な事例を用いた異常検知の方法論など、大量のデータから知識の宝を掘り出す「データマイニング」という技術について詳しく解説されています。

現実に通用するデータマイニングの実際が説き明かされているので、研究者としてデータマイニングを現実問題に適用したいような人におすすめの本です。

PyTorchによる発展ディープラーニング

「つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング」は、ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学べる本。

転移学習や物体検出、異常検知、動画分類などについて詳しく解説されています。

順番にタスクに取り組むことで応用的な手法が身につくので、段階的に知識を学びたい堅実な人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「異常検知のおすすめ本」について解説しました。

異常検知の知識を身につけて、異常が起きたらすぐに検知して対処できる安全なシステム構築に役立ててください。

では、また。