本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、特に要望の多い「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた実装の解説を交えて機械学習の理解を深めます。
日時
- 2020年12月4日 10時00分〜 2020年12月4日 17時00分
開催予定
プログラム
昨今のAIブームの火付け役とも言えるディープラーニングは強力な学習手法ですが、万能ではありません。問題の特性をよく理解して適切な機械学習手法を選択し、適切に用いることが重要です。 本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、また、特に要望の多い「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた実装の解説を交えて機械学習の理解を深めます。これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。
- 機械学習の概要
- ビッグデータ時代
- 機械学習とは?
- 最近の例
- 機械学習の分類
- 教師あり学習
- 識別
- 回帰
- 教師なし学習
- モデル推定
- パターンマイニング
- 半教師あり学習
- 深層学習 (ディープラーニング)
- 強化学習
- 機械学習の基本的な手順
- 前処理
- 次元の呪い
- 主成分分析による次元圧縮
- バイアスとバリアンス
- 評価基準の設定:クロスバリエーション
- 簡単な識別器:k-近傍法
- 評価指標:F値,ROC曲線
- 機械学習の基本的な実装 (Python解説)
- 機械学習による異常検知
- 異常検知の基本的な考え方
- 性能評価の方法
- ホテリング理論による異常検知
- 主要な異常検知法
- One-class Support Vector Machine
- Local Outlier Factor
- Isolation Forest
- 各種異常検知法の比較 (Python解説)
- 回転機器の振動データに対する異常検知
- 微小欠陥検知の事例紹介
- Pythonコード解説
- 回転機器の余寿命予測
- 階層ベイズによる余寿命予測
- 事例紹介
受講料
- 1名様: 47,000円(税別) / 51,700円(税込)
- 複数名: 57,000円(税別) / 62,700円(税込)
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 ミーティングテスト にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。 - ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。