- データ分析者や機械学習エンジニア
- 品質管理担当者や製造現場の管理者
- セキュリティ監視や異常検知システムの運用者
以下は異常検知モデルの精度向上に役立つChatGPT用プロンプトの例です。
異常検知モデルの検証のために、異常データの種類ごとに誤検出の原因をリストアップし、改善策を提案してください。また、フィードバックを活かしたモデル更新の具体的な手順も教えてください。想定される出力例：
異常データの誤検出は主にデータノイズ、モデルの過学習、ラベル付けの不正確さに起因します。改善策としては、データ前処理の強化、正則化手法の導入、検証用データの精度向上が挙げられます。フィードバックを活用したモデル更新は、ユーザーからの異常判定結果を収集し、その評価をモデルに反映させるために再学習を定期的に行うステップが効果的です。これにより誤検出率が低減し、検知精度が持続的に向上します。
