【中止】【Python実習つき】統計解析と機械学習による異常検知
Python言語を用いて実際に異常検知を行うセミナー
異常例のデータの有無やデータの状態にあわせた
異常検知を体験できます
しっかりと基礎知識を学んでから実習をしたい方に、座学のみの基礎セミナーとセットでの申し込みも可能です！
セミナー講師
滋賀大学 データサイエンス学部 教授 笛田 薫 先生
■ご略歴：
九州大学理学部数学科助手
岡山大学環境理工学部講師
岡山大学大学院環境生命科学研究科准教授
滋賀大学データサイエンス学部教授
■専門および得意な分野・研究：
数理統計学、統計的モデリング
■本テーマ関連学協会での活動：
応用統計学会：理事
日本計算機統計学会：理事
日本統計学会：理事
セミナー受講料
『【Python実習つき】統計解析と機械学習による異常検知（12月13日）』のみのお申込みの場合
1名47,300円(税込（消費税10％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
『統計解析と機械学習による異常検知（12月6日）』と合わせてお申込みの場合
（同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。）
1名72,600円(税込（10％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円
⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。
※申し込みの際、備考欄に『統計解析と機械学習による異常検知（12月6日）』とご記入ください。
セミナー趣旨
データから、常とは異なるものを発見する「異常検知」のさまざまな手法について、複雑な数式は使わずに、その考え方、手法の使い分け、実行方法について解説します。
受講対象・レベル
・ 異常値を含むデータをお持ちで、その中からの検出方法にお困りの方
・ 最近の機械学習手法の概略に興味のある方
必要な予備知識
・Excelを用いてデータファイルを開いたり保存する程度の、基本的なパソコンの使い方。
習得できる知識
・異常検知のための各手法の考え方と使い分け
・ 誤検知確率の評価と対処法
セミナープログラム
1. Pythonの準備と基本的な統計解析
1) Pythonの環境設定
2) データの読み込みと全体像把握
3) 単回帰と重回帰
4) 交差検証法を用いた変数選択
5) 回帰
2. 異常例のデータがある場合：判別分析
1) Pythonを用いた様々な判別手法
a) ロジステック回帰
b) 線形判別
c) 2次判別
d) サポートベクターマシン(SVM)
2) データに応じた各手法の評価と使い分け
a) 学習と過学習
b) 訓練データと評価データ
c) 交差検証法によるチューニング
3. 異常例のデータがない場合：外れ値検出
1) Pythonを用いた様々な検出手法
a) 単変量データ：正規分布を用いた方法
b) 多変量データ：マハラノビスの距離とホテリングのT2法
c) One Class SVM
4. まとめ
