こんな人におすすめ：
- 製造業や品質管理で異常検知を導入したいエンジニア
- 機械学習初心者で転移学習の異常検知応用に興味がある研究者
- 少量データで効果的な異常検知モデルを構築したい開発者
プロンプト例：
異常検知のために転移学習を活用する方法について初心者向けにわかりやすく教えてください。また、具体的な手順やおすすめの学習済みモデル例、異常検知に適した距離測定手法も説明してください。
プロンプト例の出力結果：
転移学習を異常検知に活用する場合、まず事前学習済みのモデル（例：ResNet、EfficientNet）を選びます。このモデルの特徴抽出層を流用し、正常データの特徴量を抽出して多変量ガウス分布でモデル化します。ここで、マハラノビス距離を用いて正常データの特徴分布と入力データの特徴距離を計算し、距離が閾値を超えるものを異常と判別します。具体的手順は以下の通りです。
- 事前学習済みモデルの読み込みと出力層の置き換え（例：ResNet50の最後の全結合層をカスタマイズ）
- 正常データを用いて特徴抽出、特徴量の統計モデル（平均と共分散）を作成
- 新規データをモデルに入力、抽出した特徴ベクトルと統計モデルの距離（マハラノビス距離）を計算
- 距離が大きいものを異常と判定
この方法は少量の異常データでも高い検出精度を期待でき、画像外観検査や設備異常検知など幅広く応用可能です。
