【中止】【名古屋開催】機械学習による異常判別、異常検知手法と長所・短所／選択方法～教師あり学習・教師なし学習～

機械学習による異常判別・異常検知手法の使い分け、
変数選択、多重共線性への対処、誤検知確率の評価と対処法

セミナー趣旨

　機械学習により異常判別、異常検知を行うことにより、人間の作業量の減少、及び人間には把握できない程のデータに基づいた判断・検知ができる。データ解析ソフトウェアや、Pythonなどのライブラリの充実により様々なデータ解析手法を簡単に実行できるようになってきたが、手法の使い分けや、解析結果が思わしくない場合の対処には手法に関する知識が必要である。
　そこで本セミナーでは、代表的な判別分析手法、異常検知手法について、その考え方、長所短所や選択方法も含めて解説する。

習得できる知識

・異常判別・異常検知手法の使い分け
・変数選択、多重共線性への対処
・誤検知確率の評価と対処法

セミナープログラム

１．判別と異常検知
　1.1 教師あり学習、教師なし学習とは?
　1.2 手法の複雑さと過学習
　1.3 複雑さの選定
　　　(1) 交差検証法
　　　(2) 多重共線性
　1.4 異常例が少ない場合：ベイズの公式
　1.5 判別機の性能評価
　　　(1) 正常/異常標本精度
　　　(2) ROC曲線

２．異常判別：教師あり学習
　2.1 線形判別
　2.2 2次判別
　2.3 Support Vector Machine (SVM)

３．異常検知：教師なし学習
　3.1 正規分布を用いた異常検知
　　　(1) マハラノビスの距離
　　　(2) ホテリングのT2法
　3.2 Local Outlier Factor
　3.3 One Class SVM

４．まとめ

□質疑応答・名刺交換□

セミナー講師

滋賀大学 データサイエンス学部 副学部長　笛田 薫 氏
【経歴】
1993年4月 九州大学理学部助手
2001年7月 岡山大学環境理工学部講師
2008年10月 岡山大学大学院環境学研究科准教授
2017年4月 滋賀大学データサイエンス学部教授
学位 九州大学　博士(数理学)
【専門】
数理統計学(統計的モデリング)

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料47,020円 )
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※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
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※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


10:30 ～

受講料

49,500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 または、当日現金でのお支払い

開催場所

愛知県

MAP

【名古屋市中村区】ウインクあいち

【JR・地下鉄・あおなみ線】名古屋駅 【名鉄】名鉄名古屋駅 【近鉄】近鉄名古屋駅

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング
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