Pythonで学ぶ機械学習と異常検知入門〜教師なし学習、異常検知と応用例〜

セミナー趣旨

　産業界において様々な機器の状態を監視、そして異常を検知する問題は至るところに
みられる共通する課題と言えます。近年注目されている機械学習に基づく異常検知に関して、
まず基礎となる機械学習の考え方を理解し、その後、異常検知とも関連の深い教師なし学習である
クラスタリングと可視化について、そして、各種異常検知法について説明します。
　それぞれ、Pythonを用いた実習を交えて機械学習の理解を深めます。最後に講師が関わっている
回転機器の異常検知の事例を紹介します。これから本格的な勉強や適用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。

受講対象・レベル

　・機械学習・異常検知に取り組んで間もない方
　・機械学習・異常検知を業務で利用しようとしている方
　・Pythonによる機械学習・異常検知を基礎から学びたい方
　・その他、機械学習・異常検知に興味のある方

セミナープログラム

1 機械学習の概要
　1.1 ビッグデータ時代
　1.2 機械学習とは？
　1.3 最近の例
　1.4 機械学習の分類
　1.5 教師あり学習
　　1.5.1 識別
　　1.5.2 回帰
　1.6 教師なし学習
　　1.6.1 モデル推定
　　1.6.2 パターンマイニング
　1.7 半教師あり学習
　1.8 深層学習（ディープラーニング）
　1.9 強化学習
　1.10 機械学習の基本的な手順
　　1.10.1 前処理
　　1.10.2 評価基準の設定：クロスバリエーション
　　1.10.3 簡単な識別器：k-近傍法
　　1.10.4 評価指標：F値，ROC曲線
　1.11 k-近傍法を用いた実習：機械学習の基本的な手順の確認

2 教師なし学習：クラスタリングと可視化
　2.1 クラスタリングとは？
　2.2 階層型クラスタリング
　2.3 k-meansクラスタリング
　2.4 ガウス混合モデルによるクラスタリング
　2.5 クラスタリング妥当性指標
　2.6 自己組織化マップの概要
　2.7 自己組織化マップのアルゴリズム
　2.8 自己組織化マップを用いた実習

3 異常検知
　3.1異常検知の基本的な考え方
　3.2 性能評価の方法
　3.3 機械学習による異常検知法
　　3.3.1. One-class Support Vector Machine
　　3.3.2．Local Outlier Factor
　　3.3.3. Isolation Forest
　3.4．各種異常検知法の比較（実習含む）

4 異常検知の応用例紹介
　　回転機器の振動データに対する異常検知

＜質疑応答・名刺交換・個別相談＞

▽実習PCについて
ノートPCをご持参ください。事前に以下のインストールをお願い致します。

・要インストールソフト
Anaconda (Python 3.6バージョン)
下記サイトからPython 3.7バージョンをダウンロード，インストール後，
3.6にダウングレード，もしくは仮想環境にて3.6の環境構築を行ってください．
https://www.anaconda.com/distribution/

・somoclu
Anacondaをインストール後，pipでインストール

＊32bit、64bitどちらのPCでも可能です。Mac、Windowsの別は問いません。
＊メモリは4GB以上を推奨します。
＊ご所属企業・団体のPCをご利用の場合、セキュリティ上、上記のインストール許可を
　得られないケースもあるかと存じます。
そういった場合は、お申込み時に、お申込み時、備考欄に『PC貸出』とご記入ください。
7,700円（税込）にて貸出いたします。
　※PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。
　※PC貸出代には、学校法人割引は適用されません。

＊当日会場にて、実習教材データの入ったUSBメモリを配布します。
　USB経由のデータ受け取りがお難しいPCの場合も、『PC貸出』の選択をお願い致します。
＊実習教材データはPC持込・貸出にかかわらず皆様に贈呈いたします。

＊＊実習PC準備に際してよくある質問と回答＊＊

【Q1】
Anaconda（Python 3.7）インストール後に、 Python 3.6にダウングレードする
方法がわかりません。

【A1】
Windows の場合：
スタートメニュー　→　Anaconda3 → Anaconda Prompt
（もしくは Anaconda Powershell Prompt）
Mac の場合
アプリケーション　→　ユーティリティ　→　コンソール
を起動させて、
"conda install python=3.6"
を実行。 ダウングレードには数分かかります。

【Q2】
somocluのインストール方法が分かりません。

【A2】
A1と同様に、Anaconda Prompt （Win）　もしくは，コンソール （Mac）を起動させて、
”pip install somoclu”
を実行。

【Q3】
インストールができているかどうか確認をしたいです。その方法はありますか？

【A3】
・Pythonの確認
Anaconda Promptを立ち上げて、コマンドライン上で
python
と実行してみてください。下記のような表示が出力されればOKです。
Python 3.6.1 |Anaconda 4.4.0 (64-bit)| (default, May 11 2017, 13:25:24)
[MSC v.1
900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

・Jupyter Notebookの確認
実習ではJupyter Notebookを使用します。
Windows の場合：
スタートメニュー　→　Anaconda3 → Jupyter Notebook
Mac の場合：
アプリケーション　→　ユーティリティ　→　コンソール
“jupyter notebook”
を実行
→共にブラウザが立ち上がり、Jupyterのロゴのあるページが表示されたらOKです。

【Q4】
なぜ3.7ではなく、3.6バージョンなのですか。

【A4】
自己組織化マップの演習で使用するライブラリが，最新の3.7に対応していないため，
3.6を使用する必要があります．ただ，AnacondaのHPから直接3.6をダウンロードできませんので，
一旦，3.7をインストールして頂いて，3.6にダウングレードするか，もしくは仮想環境で3.6を
入れてもらう必要があります．Pythonに慣れている方は仮想環境の方が好まれると思いますが，
初めての方はダウングレードの方が簡単で良いかと思います．
ダウングレードの方法は【Q1】をご確認ください。

セミナー講師

大阪大学 産業科学研究所
　知能アーキテクチャ研究分野 准教授 博士（情報科学） 　福井 健一 先生

2005年-2010年3月
　大阪大学産業科学研究所新産業創造物質基盤技術研究センター・特任助手
　（職名改名により2007年より特任助教）
2010年3月　大阪大学大学院情報科学研究科より　博士（情報科学）　取得
2010年4月-2015年6月　
　大阪大学産業科学研究所第1研究部門（情報・量子科学系）・助教
2015年7月-現在　 同　准教授

セミナー受講料

1名43,000円 + 税、(資料・昼食付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき33,000円 + 税
　※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。