機械学習による異常検知の基本と応用がわかる！ 本書は、機械学習による異常検知および予測のしくみを解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習の基本概念からていねいに解説していきます。 機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、実際に時系列データを分析する際の手法と注意点（第3章）や、深層学習を用いた応用手法（第4章）といった実践的な内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。 全例題Pythonのコード付きなので、例題を実行しながらハードルの低い内容から実践的な内容までフォローできる入門書です。 ＜本書の特徴＞ ・誤差を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本的な概念が自然と理解できます。 ・基本的な原理（第1章・第2章）だけでなく、実践的な手法（第3章）や最新の手法（第4章）まで学ぶことができます。 ・全例題Pythonコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。