Python Sklearnを使ってGridDBのデータから異常値を検出する

機械学習の技術は、外れ値の発見と処理のプロセスを自動化するのに役立ちます。これにより、異常検知を大規模に実行することができ、IoTやビッグデータアプリケーションのようなデータ集約型の分散システムの要求に応えることができます。 このブログ記事では、人気の高いPythonライブラリscikit-learn (sklearn)と、オープンソースのIoTに最適化された時系列データベースであるGridDBを併用して、異常検知技術を利用する方法を探ります。

GridDBを用いた機械学習モデルの作成

このチュートリアルでは、GridDBに保存されているデータを使って、簡単な線形回帰モデルを構築します。まず、GridDBのpython-connectorを使用して、データの挿入とアクセスを行います。その後、pandasとnumpyを使ってデータを取得し、変換する方法を見ていきます。最後に、scikit-learnとmatplotlibを使って回帰モデルを学習し、その結果を表示します。

GridDBを用いた仮想通貨市場のデータ収集

暗号通貨は、ビットコインなどの主要なものの価格が記録的な価格に達して以来、世界中の注目を集めています。従来の金融市場とは異なり、暗号通貨はブロックチェーンと呼ばれるオープンな台帳が基盤となっており、マイナーのネットワークによって取引が検証され、暗号技術によって安全性が確保されています。