オンラインマシンラーニングを用いた時系列データの異常検知手法OML-ADを提案し、従来手法よりも高精度かつ効率的であることを示した。
本研究では、時系列センサデータの特徴を時間畳み込み埋め込みとGenerative Pre-trained Transformerを用いて学習し、教師なしで異常検知を行うモデルTRACE-GPTを提案する。
