イベントレポート:SAS FORUM JAPAN 2017

〜 SAS FORUM JAPAN 2017レポート 〜

SAS Viyaディープダイブ

  • SAS Institute Japan 株式会社
    ソリューション統括本部
    ビジネス開発グループ
    担当部長
    畝見 真

  • SAS Institute Japan 株式会社
    プラットフォームソリューション統括部
    IoT & Advanced Analyticsグループ
    部長
    辻 仁史

■Pythonで操るSAS Viyaの画像処理技術入門編
~フィルタリングからマッチングまで~

 画像処理技術は、大きな進化を遂げている。顔認識によるログインでは、一卵性双生児を見分けるものや、眼鏡をかけても同一人物と認識できる事例が話題になった。ただ、SASと画像処理は少し遠い存在という印象を持つ方もいるかと思う。SASに画像認識機能がなかったためだ。実は、従来から手書き文字認識程度であれば外部のソフトウェアで前処理したうえで、SASのニューラルネットワークを使って特徴量を抽出し、必要な学習や識別を行うことは可能だったが、確かにSASだけでは難しい領域だった。

 しかし、いまは違う。SAS Viyaには、画像処理機能がネイティブに備わっているのだ。この日の講演では、インメモリ・テーブルに画像データを大量に登録し、前処理から特徴量マッチングまでのすべての流れをSASだけで完結できることが紹介された。PythonからSAS Viyaの画像処理機能を活用するデモでは、テンプレートマッチングでも特徴点マッチングでも、優れた結果を得られることが披露された。この成果は、自動車保険会社やレンタカー会社の、車体損傷度合解析などにも利用できる。画像の明度や不鮮明さ、アングルを補正して公正な評価を行えるようになるためだ。

 さらにSASの方向性も明かされた。特徴量抽出からモデル作成、スコアリングの部分に、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を適用し、深層学習できるようにするのだ。それが実現すれば、たとえば「人間」として認識していた画像の一部を、顧客の氏名を特定して認識できるようになる。


更に詳しい内容はこちら「ブログ」をご覧ください。

畝見 真

SAS Institute Japan 株式会社 畝見 真

 
Pythonで操るSAS Viyaの画像処理技術入門編

■SAS® Viyaで異常検知してみよう
~教師なし機械学習の手法とテクニック~

 1時間半の時間を割いてSAS Viyaの新機能を紹介したこのセッションの後半は、異常検知の手法が語られた。異常検知は、大量の計測値を機械学習させ、未知のパターンや複雑なパターンであっても異常であるかどうかを検知する機能だ。

 この日に紹介されたのは3つの手法。One-Class SVMでは、異常の実例があまりないデータでうまく機能するSupport Vector Data Description(SVDD)、Robust PCAでは、入力行列を低ランク行列とスパース行列の和に分解し、低ランク行列にPCAまたはSVDを実行するRobust Principal Component Analysis(RPCA)、Moving Windows PCAでは、モニタリングにより主成分の経時変化をつかむMoving Windows Principal Component Analysis(MWPCA)だ。

 これらの手法に限らず、異常検知を行うためには、3つのことに注意しなければならない。まずは、システムへの理解が必要なこと。ログが吐き出されてから解析するまでのタイムラグを考慮した設計が必要で、経年変化を考慮してモデルも更新しなければならない。次に、しきい値を正しく設定すること。教師なし学習の場合、教師あり学習のように「異常である確率」は出てこない。異常であるかどうかを判断するのは別の判断基準が必要になってくる。最後に、複数の手法を正しく使うこと。教師なし学習では正解の定義がないため、手法の得手不得手を理解した上で、複数の手法で判断した方が良い結果を得られる可能性が高まる。

 SAS Viyaは蓄積されたデータの解析と、ストリーミングデータの解析のどちらにも対応する。この新しいプラットフォームを利用して、乖離、外れ値、変化を正確に判断し、異常を発見したらアラートしてくれる仕組みができてくることを楽しみにしている。


更に詳しい内容はこちら「ブログ」をご覧ください。

辻 仁史

SAS Institute Japan 株式会社 辻 仁史

 
SAS® Viyaで異常検知してみよう

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