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IoT系通信データを時系列×GNNで扱う方法
データサイエンティストの秋元です。 今回は通信データを時系列データとして扱う場合のGNN (Graph Neural Network) について紹介します。 異常通信検知×GNNの現在地 異常通信検知はIP通信のネットワークを対象として,サイバー攻撃や機器の故障などによる通信データの異常を検知するタスクです。 ほぼ生の通信データであるPCAPやあ
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データサイエンティストの秋元です。 今回は通信データを時系列データとして扱う場合のGNN (Graph Neural Network) について紹介します。 異常通信検知×GNNの現在地 異常通信検知はIP通信のネットワークを対象として,サイバー攻撃や機器の故障などによる通信データの異常を検知するタスクです。 ほぼ生の通信データであるPCAPやあ
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ARISE analytics kaggle部の越智です。 昨年度SIGNATEにて開催されたテクノプロ・デザイン社 商品パッケージ画像解析(上級部門)に参加し銅メダル(14位/41チーム・209人)を獲得することができました。そこで今回は、このコンペの取り組み内容、解法の解説を行いたいと思います。 コンペ概要 コンペの目的 まずは今回のコン
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ARISE analytics kaggle部の越智です。 今年の7月25日まで開催されていた「USPTO - Explainable AI for Patent Professionals」にソロで参加し銀メダル(44位/571チーム)を獲得できました。 そこで今回はコンペの概要と私が取り組んだアプローチ、上位陣のアプローチを紹介したいと思いま
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CADの西村と石橋です。この記事では、数理統計のトピックの中でも、仮説検定における\(P\)値の振る舞いについて考察しようと思います。ただし、著者は数理統計学の専門家ではなく、誤りを見つけられた場合はご指摘いただけると幸いです。 みなさんは、「サンプルサイズが大きければ、統計的仮説検定において有意差を検出しやすい」といった議論を目にしたこと
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IGDのテックチームに所属するエンジニアの江澤です。 本記事はGood Code, Bad Codeを正しく深く理解するために、書籍内で登場する擬似コードをDartでリライトして要点を解説する記事です。 ※書籍名:Good Code, Bad Code ~持続可能な開発のためのソフトウェアエンジニア的思考 - 秀和システム あなたの学びをサポート! 本
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はじめに こんにちは、ARISE analyticsの秋元・太田・奥井です。 2024年6月に浜松市で行われた人工知能学会 全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。 本記事は、我々が発表した研究内容を報告します。 ポスターはこちら↓ 背景 研究開発にあたって、特定の分野の研究内容や技術の潮流を把握するため、広く論文をサーベイ