時系列データの基礎と将来予測、異常検知への応用

セミナー趣旨

講師は、専門の研究者ではなく、システム開発者なので、とにかく実践で使えることを第一に考えています。
前半で、機械学習・ディープラーニングを概観・整理します。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。後半は、時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説します。また、処理の違いにより、結果に対してどの程度の際が生まれるか、を実験、説明します。時系列のデータ分析作業を始めたいと思われている方に最適です。

セミナープログラム

1.機械学習／ディープラーニングの数理・確率論　〜対象物を数値情報へ変換する〜

2.機械学習の基礎と実践
　2-1.機械学習の基本
　2-2.学習の種類
　2-3.結果の分類

3.ディープラーニングの基礎と実践
　3-1.機械学習とディープラーニングの違いは？
　3-2.ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する

4．時系列データ処理の基本
　4-1.時系列データの定義
　4-2.データの特性を確認する
　4-3.データの前処理
　4-4.データのグラフ化
　4-5.自己相関と変動
　4-6.ARIMAモデル
　4-7.DNN(RNN)モデル

5.異常検知への応用
　5-1.異常検知の基本
　5-2.AutoEncoder
　5-3.RNN＋AutoEncoder
　5-4.サンプルプログラム

6.このセミナーだけで終わらせないために

【質疑応答】

セミナー講師

(株)LINK.A（リンクドットエイ）　代表取締役　太田 桂吾 氏

【略歴】
1990年3月、岡山大学文学部卒業。1990年4月、応用技術株式会社入社。多くのWEBシステム構築に携わる。2019年、 株式会社ネクステージ　AIアナリスト。2021年 LINK.A 代表取締役。長年にわたるシステムエンジニア歴を生かして、実践的、わかりやすいデータ分析、機械学習、ディープラーニングの基礎セミナーを多数開催。

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

受講について

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