機械学習を用いた異常検知とその応用

　時系列データにおける異常検知は，プラントにおける製造過程での利用や種々のデータ解析の前処理としての利用をはじめ，データ解析における様々な場面で必要となる重要な技術です。 　

　本講義では，統計的機械学習に基づいた異常検知について，その基本的な考え方から，私がこれまで取り組んできたものを含む最新の方法までを，現場の人が使えるまで理解できるように紹介したいと思います。

【講師】


　河原吉伸（かわはらよしのぶ）　氏：大阪大学　産業科学研究所　准教授（博士（工学））　/　国立研究開発法人理化学研究所　革新知能統合研究センター　チームリーダー


【プログラム】


1　はじめに
　　1.1　機械学習とは
　　1.2　機械学習の基本的な問題設定
　　1.3　異常の種類
　　1.4　外れ値検知と異常検知

2　異常検知の基本的な考え方
　2.1　データを用いた異常検知の流れ
　2.2　異常検知における機械学習の役割
　2.3　状況の分類と異常検知手法の選択

3　静的データにおける異常検知
　3.1　確率分布を用いた異常判定
　3.2　次元削減を用いた方法
　3.3　サポートベクトルマシンによる方法

4　時系列データにおける変化点検知
　4.1　静的データと時系列データ
　4.2　変化点検知の基本的な考え方
　4.3　静的データの異常検知手法の変化点検知への拡張
　4.4　いくつかの変化点検知手法

5　具体的な応用例
　5.1　生産業における応用事例
　5.2　医療データにおける応用事例


【受講料】


・お1人受講の場合　46,000円[税別]／1名
・1口でお申込の場合　57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）


　受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。


　　 　　　


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


11:00 ～

受講料

49,680円（税込）/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込

開催場所

東京都

主催者

キーワード

生産工学   機械学習・ディープラーニング
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