Auto Encoderを用いた異常検知 PART1 (はじめに)
この本について
Auto Encoderを用いた異常検知を行います。
工場のネジの不良品検知やコンクリートのひび割れ検知に応用できる、異常検知について紹介します。
実行環境
OS:macOS 10.15.7
開発環境:Nova(Python対応テキストエディタならOK)
パッケージのinstall:Anaconda 4.9.2
Python:3.8.3
必要なパッケージ
Pytorchやsklearnなどはインストールが必要なので、pipやcondaなどで適宜インストールしてください。
本書では、以下のライブラリがインストールされているとして話を進めていきます。
import torch
import torch.utils.data
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pickle
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
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Author And Source
この問題について(Auto Encoderを用いた異常検知 PART1 (はじめに)), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/deepblack/items/8bff8ba89d66eac24387著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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