TWSNMP FC: AI分析に悩む
夜中の１時に猫に起こされました。その後も何度も猫は騒いでいましたが、かみさんがお世話してくれました。４時に起きると猫は体調不良のようで爪とぎが汚れていました。たぶん、食べすぎです。
さて、昨日TWSNMP FCのAI分析の画面だけ作りました。しかし、実際のAI分析の処理がまだありません。復刻版では、
を使ってDeep Learningで実現しました。TWSNMP FCでは常にブラウザーの画面を表示しているわけではないでの同じ方法が使えません。GO言語でDeep Learningを実現する方法も検討しましたが、見つけたライブラリ
だと、ちょっと上手くモデルがつくれそうもありません。サンプルの動作も遅い感じなので採用するのに躊躇しています。
やっぱりPythonで別のプログラムを作って連携するしかないのかと思いました。
昨日から考える視点を変えてDeep Learning以外の異常検知について試してみることにしました。
この記事を読んで、昔
の本を読んだのを思い出しました。その中で、Local Outlier Factor (LOF)
を試してみることにしました。
まずは、GO言語のLocal Outlier Factor (LOF)のライブラリを探しました。
が見つかりました。復刻版のTWSNMPに組み込んで試してみましたが、それなりに計算してくれました。ただ、６年前の実装でGO言語のライブラリとしては使いにくいのでフォークして使ってみようと思います。
明日に続く。
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