#異常検知のAIニュース

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センサー x LLM でのマルチモーダル化〜センサーデータを LLM に入力し異常検知レポート作成させてみた

ABEJA で ABEJA Platform 開発や AI 関連の研究開発業務を行っている坂井（@Yagami360）です。

この記事は、データサイエンティストやエンジニア向けに、時系列データの解析を効率化する有用なPythonスクリプト5つを紹介しています。各スクリプトの具体的な機能と実装方法について解説しており、機械学習モデルの前処理や予測精度向上に役立ちます。

Observability Plus利用チームは、アプリケーションで異常が検出されるとアラートを受け取り、予期せぬ動作を迅速に特定・調査・解決できるようになる。

Vercelが、アプリケーションの異常な急増やエラーを監視するための詳細なアラート設定機能を提供し、プロジェクトやメトリクス、HTTPステータスコードなどをカスタマイズできるようになった。

機械学習エンジニアの福成が、時系列異常検知の具体的なアプローチ（外れ値検知・変化点検知）について解説する連載記事の第2回。