実践のための時系列データ解析・予測・パターン認識

システムの状態の将来予測に関する実践的技術

システムの時間的変動をパターンとして特徴抽出する技術

講師

立命館大学 理工学部機械工学科　教授 理学博士 宮野 尚哉 先生

受講料

1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付) 　

＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円 　　　　　

＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■講演ポイント
　一定の時間間隔ごとに計測して得られる時系列データを対象とした実践的データ科学の入門編の講演を行います。システムの状態の将来予測に関する実践的技術、および、システムの時間的変動をパターンとして特徴抽出する技術に焦点を当てて解説します。一定時間間隔ごとに並んだ数列データを解析対象としますので、応用分野は、プラント診断、ファイナンス、医療情報、気象等、多岐にわたります。時系列解析技術を実践の場で確実に運用できるように解説を行います。

■受講後、習得できること
・データ科学，統計学の実践方法
・時系列予測の観点から人工知能の要点理解
・新しいパターン認識方法

セミナー内容

1.データ科学と統計学
　1.1　ランダムサンプリング
　1.2　信頼性区間
　1.3　パワースペクトルと自己相関関数
　1.4　統計検定とサロゲート法

2.カオスと確率過程
　2.1　決定論，因果律，確率過程
　2.2　データから何を見つけるか

3.時系列解析と埋込み定理
　3.1　埋め込み定理と軌道再構成
　3.2　次元とモード
　3.3　リアプノフ指数
　3.4　時系列の決定論性
　3.5　情報エントロピーの応用

4.時系列予測
　4.1　決定論性と時系列予測
　4.2　線形回帰と非線形予測
　4.3　予測誤差の評価
　4.4　局所予測法
　4.5　大域予測法と機械学習
　4.6　時系列におけるパターン認識

5.実践におけるポイント　−事例研究とともに−

＜質疑応答＞