Pythonプログラミングの基礎と異常検知への適用

再開催を依頼する / 関連するセミナー・出版物を探す
オンライン 開催

日時

開催予定

プログラム

異常検知は、データ分析の中でも千差万別で難しい分野となります。ほとんどの場合は、何をもって異常とするか、どの時点で異常とするか、等を厳密に定義が難しくなります。  そこで、人工知能により「正常」を学習させ、そこから逸脱するデータを「異常」とする手法を学習します。機械学習・ディープラーニング、データ処理の基本から丁寧に解説していきますので、初心者でも十分に理解できます。また、Googleのアカウントさえあれば機械学習環境が使用できるGoogle Colab上でPythonプログラムの基礎から解説します。そのため初学者でも、Pythonを使用した異常検知を動作させることが可能です。

  1. 異常検知
    1. 異常検知の分類
    2. いつ何を検知するか?
  2. 機械学習の基本
    1. 機械学習とは
    2. 異常検知への適用
  3. 異常検知に向けたデータ処理の基本
    1. 画像を数値情報へ変換する
    2. 言語を数値情報へ変換する
    3. 音を数値情報へ変換する
    4. 時系列データの定義
  4. 異常検知の手法
    1. ARIMAモデル
    2. RNNモデル
    3. AE (オートエンコーダ) モデル
  5. Python
    1. Google Colabを使用した機械学習
      1. 使い方
      2. サンプルプログラムで機械学習
    2. Pythonプログラムの基本
      1. 基本
      2. 今回使用するプログラムのための知識
  6. 実例
    1. SARIMAを活用した異常検知サンプル
      1. 時系列データへの活用例
      2. サンプルプログラムの解説
    2. AEを活用した異常検知サンプル
      1. 画像への活用例
      2. サンプルプログラムの解説
    3. RNN – AEを活用した異常検知サンプル
      1. 時系列データへの活用例
      2. サンプルプログラムの解説

受講料

留意事項

本セミナーでは「Google Colaboratory」を使用してサンプルプログラムを実行します。
サンプルプログラムを一緒に実行いただくことも可能ですが、その場合はGoogleアカウントの登録が必要となります。
PC上のブラウザからGoogleアカウントでGoogleのサイトにログイン可能なことを確認しておいてください。
なお、上記はサンプルプログラムを一緒に実行したい人のためであり、受講する上での必須条件ではありません。

複数名同時受講割引について

アカデミック割引

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

ライブ配信セミナーについて