Pythonで異常検知プログラムを作成いたします

製造業で活用事例が多いマハラノビス・タグチメソッドを実装！

マハラノビス・タグチメソッド（通称：MT法）による異常検知プログラムを提供いたします。 【アルゴリズム概要】 　製造業で多く適用事例があり、信頼の厚い、マハラノビス・タグチメソッドを実装します。深層学習がブラックボックスモデルであるのに対して、マハラノビス・タグチメソッドは　ホワイトボックスモデルであり、解釈性に優れる利点があります。 1つの変数大小による異常だけでなく、変数間の関係の崩れを捉えることができます。 （例：いつもは変数Aが上がると、変数Bは下がるのに、その関係が崩れている 　⇒異常の兆候あり！） 【実装言語】 　Python 【提供物】 　①Pythonプログラム（希望に応じて、exe化して提供することも可能です） 　②アルゴリズムの理論背景の簡単な説明 　 　＜オプション対応＞ 　③WEBアプリ化して提供 　④希望のテストケースで単体テストも実施と、テスト結果、コード提供