指定された設定での非監督異常検出 -- 1%の異常

無監督異常検出は、ラベルの付いていないデータから異常なパターンを特定する技術です。特に異常データの割合が非常に低い（例えば1%）ようなシナリオに適しています。この手法は正常データの分布特性を学習し、事前にラベル付けされた異常サンプルなしで、正常パターンから逸脱したデータポイントを自動的に検出します。その目的は検出精度を向上させ、偽陽性と偽陰性を減らすことです。工業監視、サイバーセキュリティ、医療診断などの分野で広く応用されており、重要な応用技術となっています。