異常検知は、機器の故障検知、予防保全、医療における検診・検査などに不可欠な技術です。その中でも、専門的な異常検知をAI (機械学習) で自動化・高度化することが注目されています。特に、正常サンプルに対して異常サンプルが極めて少ない場合、機械学習による異常検知は大きな力を発揮します。
このセミナーでは、多くの需要がある機械学習アルゴリズムを用いた異常検知について、背後にある基本的な考え方と様々なアルゴリズムを理解し、PyCaretを使った簡単なプログラミングによって異常検知を実践し、人工知能による異常検知の全体像をつかむことを目指します。
PyCaretとはオープンソースのPythonライブラリです。わずかなコードで高度な機械学習を実現できます。本セミナーは、Google Colabを使用して、Pythonプログラミングの経験がない方でも、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。
- イントロダクション
- 実習環境の準備
- GoogleColabとPyCaretインストール
- 異常検知概論
- 異常検知の歴史
- 機械学習による異常検知のフレームワーク
- 線形・非線形処理と異常検知
- 異常検知のための基本的な特徴抽出法
- 特徴量と次元、多様体仮説
- 距離
- 基底分解
- 主成分分析
- フーリエ分析
- ケプストラム分析
- ウェーブレット
- 非負行列因子分解 etc.
- 系列データの特徴抽出
- AR
- MA
- ARMA
- ARCH
- GARCH
- HMM
- 画像データの特徴抽出
- 異常検知の統計的理解
- 分布
- 異常度
- 性能指数
- 機械学習による異常検知 (1)
〜線形処理によるアルゴリズムとプログラム
- k近傍法 (KNN)
- 局所外れ値因子法
- ABOD: Angle Based Outlier Detection
- ヒストグラムベース異常検知
- PCA: Principal Component Analysis
- 部分空間法ベース異常検知
- 機械学習による異常検知 (2)
〜非線形処理によるアルゴリズムとプログラム
- One class SVM
- オートエンコーダによる異常検知
- VAE による異常検知
- isolation forestによる異常検知
- LSTM による異常検知
- Deep learning (CNN) による異常検知
- リザバーコンピューティングによる異常検知
- ano-GAN による異常検知
- その他最新の異常検知
- 応用事例
- 異常検知システム設計ワークフロー
- 応用事例
- まとめ
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
アカデミック割引
- 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
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。
- 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
- 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方