機械学習モデルの局所的な解釈に着目したシステムにおける異常の原因診断手法の構想 - Fire Engine

機械学習モデルの局所的な解釈に着目したシステムにおける異常の原因診断手法の構想 - Fire Engine

著者 鶴田 博文, 坪内 佑樹 所属 さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 研究会 第8回WebSystemArchitecture研究会 1. はじめに インターネットを介して利用するシステムの大規模化に伴い,システムの構成要素数の増大や,構成要素間の関係性の複雑化が進んでいる. そのため,システムの性能に異常が発生したときに,システムの状態を示す指標であるメトリックをシステム管理者が網羅的に目視することや,メトリック間の関係性を把握することができず,システムの異常原因を特定することが難しくなっている. この問題を解決するために,深層学習などの機械学習モデルを用いて,シス…

10 mentions: @tsurubee3@suzukiterminal@misshiki_bkmk
Keywords: 機械学習
Date: 2021/06/07 01:51

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@tsurubee3 先週 #wsa研 で話した研究の構想の話 @yuuk1t さんと一緒にやっていっています! t.co/jaQADOVTcN
@suzukiterminal SHAP使ってWebシステムの異常発生時に原因を説明する試み。 こういう研究が進めば、DBで障害が起きてAppやWebが引っ張られている、みたいなのを特定しやすくできるのかな。 t.co/8qJiFVqTFl
@misshiki_bkmk 機械学習モデルの局所的な解釈手法であるSHAPを用いてシステムの異常の原因を診断する手法の検討を行う.” / “機械学習モデルの局所的な解釈に着目したシステムにおける異常の原因診断手法の構想 - Fire Engine” t.co/BYbLg5DXdk

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