【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