Pythonによる異常検知

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オンライン開催

日時

2021年5月17日 10時30分〜 2021年5月17日 16時30分

開催予定

プログラム

機械学習と異常検知
- 異常検知の定義
- 異常検知におけるデータの分類と手法の選択
- 異常検知の活用例

機械学習と統計解析の基本モデル
1. 機械学習と誤差関数
2. 機械学習と統計解析の比較
3. 教師あり学習
  - 分類と回帰
4. 教師なし学習
  - 特徴抽出
  - クラスタリング
  - 次元削減
非時系列データにおける異常検知
1. 異常検知とデータ構造
2. 正規分布に基づく異常検知
3. 非正規分布に基づく異常検知
4. 高度な特徴抽出による異常検知
5. 関数近似に基づく値異常検知
6. 異常検知モデルの検証
時系列データにおける異常検知
1. 時系列データの性質
2. 自己回帰型モデルによる時系列データの解析
3. 状態空間モデルによる時系列データの解析
4. 機械学習による時系列データの解析
5. 時系列データにおける異常検知
深層学習による異常検知
1. 深層学習フレームワークReNomを用いた異常検知
  1. seq2seqを用いた人工データに対する異常検知
  2. seq2seqを用いた心電図データに対する異常検知
  3. 生成モデルanoGANを用いた画像データに対する異常検知
  4. LSTMを用いた心電図データに対する異常検知
2. 深層学習による異常検知の応用事例
  1. 表面検査
  2. 故障評価
3. 異常解析分野の現状と課題
  1. データの高次元性と非構造多様性
  2. 学習結果の可読性と可視化

受講料

1名様: 46,000円(税別) / 50,600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、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティング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。
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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。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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