音と振動からの異常検知と自己教師あり学習

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本セミナーでは、音と振動からの異常検知の基本的な手法と技術動向を解説いたします。
また周波数分析による特徴量への変換と機械学習・深層学習の適用等についても解説いたします。

日時

中止

プログラム

本セミナーでは、音と振動からの異常検知への深層学習の適用と技術動向を解説します。自己教師あり学習との関連を説明します。機械装置への適用事例と、2020年から行われている機械音からの異常検知の国際的な技術コンペを紹介します。最近の動向をふまえて、今後の展望を解説します。

  1. 音と振動からの異常検知
    1. 技術開発における全体の流れ
    2. データ収集における留意点
  2. 異常検知への深層学習の適用
    1. 自己符号化器と変分自己符号化器の利用
    2. 畳み込みニューラルネットワークの利用
    3. 異常検知への注意機構の適用
  3. 異常検知と自己教師あり学習との関連
    1. 対比学習による特徴ベクトルへの変換
    2. マスクを用いた自己教師あり学習
    3. フローモデルの異常検知への適用
  4. 技術動向の解説
    1. 機械装置への適用事例の紹介
    2. 機械音からの異常検知の国際的な技術コンペ
      (DCASE task2, 2020, 2021, 2022, 2023)
    3. 今後の展望
      (2023年7月時点の技術動向)

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