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機械学習を用いた異常検知とその応用
開催日 |
11:00 ~ 16:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 生産工学 機械学習・ディープラーニング |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | オーム ビル(千代田区神田錦町) |
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。
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