異常検知はGANが第一選択？ AIパターン３

異常検知には、ひと昔前までは

機械学習を使った異常検知の仕組みと方法一覧
https://skydisc.jp/information/1601/

にあるような外れ値検知等々がいろいろ模索されていた。
まあ、実際単純にDLをかけても、一致率が低くなることからわかると
いうご意見もあったりする。

しかし、GANが出てきてからは、異常値データをGANによって（機械的に）生成させ、GANを使って異常検出するという異常検出方法が出て来た。

異常検知とGANのまとめ(ベースとなっている論文のおさらい)
https://note.com/koichirot11/n/n24151f3c7af8

　人間が作るものだと、一人ひとりに特徴があり誤差がある。人によって結果が違ってくるわけで、そうすると、外れ値の場合、あきらかに外れ値というものしか拾えなくなり、検知の幅が狭くなる可能性がある。
　その点、GANだとデータを作るのも判断するのも機械（AI)だから、人間が認識していない特徴までも抽出してくれる可能性がある。

　そんなわけで、微妙な判断には、GANを利用するというのが第一選択になりそう。