教師なし学習誤り発見
時系列データの教師なし学習に関する記述で、誤っているものはどれか。
A.時系列異常検知では、LSTMオートエンコーダを使用して、正常なパターンを学習し、再構成誤差が大きい時点を異常と判定できる。
✓ この記述は正しい。LSTMオートエンコーダは正常なパターンを学習し、異常値を再構成誤差の大きさで検出できる。
B.Dynamic Time Warping（DTW）は、異なる速度で変動する時系列データ間の距離を計算し、時系列クラスタリングに利用できる。
✓ この記述は正しい。DTWは動的計画法で時系列間の最適なアライメント距離を計算し、時系列クラスタリングに有効である。
C.季節分解（Seasonal decomposition）は、時系列データを線形成分である傾向と季節成分に分割し、残差を無視する手法である。← 正解
✓ 正解です。季節分解は傾向、季節成分に加えて残差も重要な要素として抽出される。残差を無視するのは誤りである。
D.自己相関関数（ACF）と偏自己相関関数（PACF）は、時系列データの時間的依存性を分析し、ARIMA等のモデル次数決定に用いられる。
✓ この記述は正しい。ACFとPACFは時系列の自己相関を分析し、AR、MA、ARIMAの次数決定に利用される。
この問題のポイント
季節分解は傾向、季節成分に加えて残差も重要な要素として抽出される。残差を無視するのは誤りである。
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