Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
雑な異常検知のすゝめ
Search
Yuji Tokuda
April 06, 2018
Technology
5
1.6k
雑な異常検知のすゝめ
2018/04/06 Tech-Circle #27 Anomaly Detect Hands-On LT
Yuji Tokuda
April 06, 2018
Tweet
Share
More Decks by Yuji Tokuda
See All by Yuji Tokuda
量子化どこまでできる? #tfug / Edge device quantization
dakuton
0
3.9k
Androidは機械学習の夢を見るか? #abc2018s
dakuton
6
4.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
「タコピーの原罪」から学ぶ間違った”支援” / the bad support of Takopii
piyonakajima
0
150
Okta Identity Governanceで実現する最小権限の原則
demaecan
0
170
組織全員で向き合うAI Readyなデータ利活用
gappy50
4
1.4k
デザインとエンジニアリングの架け橋を目指す OPTiMのデザインシステム「nucleus」の軌跡と広げ方
optim
0
120
アウトプットから始めるOSSコントリビューション 〜eslint-plugin-vueの場合〜 #vuefes
bengo4com
3
1.8k
AI駆動で進める依存ライブラリ更新 ─ Vue プロジェクトの品質向上と開発スピード改善の実践録
sayn0
1
330
ヘンリー会社紹介資料(エンジニア向け) / company deck for engineer
henryofficial
0
410
頭部ふわふわ浄酔器
uyupun
0
230
GraphRAG グラフDBを使ったLLM生成(自作漫画DBを用いた具体例を用いて)
seaturt1e
1
160
コンパウンド組織のCRE #cre_meetup
layerx
PRO
1
280
AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization
okiyuki99
5
1.3k
書籍『実践 Apache Iceberg』の歩き方
ishikawa_satoru
0
190
Featured
See All Featured
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.7k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.2k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.2k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Scaling GitHub
holman
463
140k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
253
22k
Transcript
꧟ז殯䌢嗚濼ךׅ؇ 5FDI$JSDMF"OPNBMZ%FUFDU)BOET0O
:VKJ5PLVEB !EBLVUPO 015J. $PSQPSBUJPO IUUQTXXXPQUJNDPKQ 儗禸ر٦ة鍑匿وٝ ✮庠 ⴓ겲 殯䌢嗚濼 䩛岀כ㉏זְ
窟鎘 ⥋〾Ⳣ椚 %FFQ
015J.ד《穈דְ殯䌢嗚濼ך⢽
None
ذ٦و儗禸ر٦ةך殯䌢嗚濼ד ״ֻ֮鑧ה㼎瘻⢽
殯䌢嗚濼֮֮ • 姻䌢ر٦ة 殯䌢ر٦ة • 殯䌢 殯䌢 殯䌢 殯䌢
殯䌢 • ״ֻ⢪ֲ䩛岀姻䌢⦼㷕统 • չ殯䌢דכזְ朐䡾պ㷕统ׇׁג✮庠ٌرٕאֻ • ✮庠礵䏝ָ넝ְ 姻䌢ر٦ة • ✮庠ָ㣐ֹֻ㢩 殯䌢ر٦ة • %FFQד⢪ִ • IUUQTXXXLBCVLVDPKQEFWFMPQFSTUJNF@TFSJFT@BOPNBMZ@EFUFDU@EFFQ@MFBSOJOH
%FFQ殯䌢嗚濼ד饯ֹ㉏겗 • 㹋遤穠卓㔿㹀⻉׃בְ • 㼰ꆀر٦ةד(16⢪זְה鹼ְ 暴ח3// • 鍑ꅸ䚍ָ⡚ְ 넝أ؝،חזֽוծוְֲֲ殯䌢
㼎瘻
ؽٕ٥؎خչꨇ׃ְ㉏겗כⴖⴓֽպ 鍑ꅸ׃װְׅ⽃⡘חر٦ةⴓ鍑׃״ֲ
㼎瘻ر٦ةⴓ鍑׃ג罋ִ 45- • 4FBTPOBM%FDPNQPTJUJPOPG5JNF4FSJFTCZ-PFTT • ⚺ח⟃♴ך䧭ⴓחⴓ鍑 • زٖٝس USFOE
• 㷌眍䧭ⴓ TFBTPOBM • 婍䊴 SFTJEVBM • ⢪ִػح؛٦آ • ⴓ鍑TUBUTNPEFMT TFBTPOBM@EFDPNQPTF • ✮庠1Z'MVY 朐䡾瑞ٌرٕ • ✮庠1Z%-. ⹛涸简䕎ٌرٕ • ⴓ鍑 ✮庠1SPQIFU 'BDFCPPL✮庠ٌرٕ
ךꨵ⸂銲 匌❨ꨵ⸂
㼎瘻ر٦ةⴓ鍑׃ג罋ִ 'PVSJFS"OBMZTJT • ワ岚侧䧭ⴓדⴓ鍑 • ⢪ִػح؛٦آ • OVNQZGGU TDJQZGGUQBDLGGU
• TXBO1Z8BWFMFUT ؐؑ٦ـٖحز鍑匿 • ⢪欽⢽ 殯䌢嗚濼חꟼ⤘זְ䧭ⴓ䰍ג ظ؎ؤꤐ ꧊幥ך殯䌢ر٦ةהずׄ殯䌢ַ嫰鯰 殯䌢ⴓ겲 ワ岚侧ٖٝآד⼒ⴖךⰅ⸂ה׃ג%FFQ㹋遤 ✮庠
תה
ؽٕ٥؎خչꨇ׃ְ㉏겗כⴖⴓֽպ 鍑ꅸ׃װְׅ⽃⡘חر٦ةⴓ鍑׃״ֲ %FFQכ鍑ֻץֹ殯䌢ך姻⡤ַָ⢪ֲֶ