【中止】MT（マハラノビス・タグチ）システムの基礎と実践ー品質工学が生んだ機械学習ー

セミナー趣旨

　品質工学のMT（Mahalanobis Taguchi)システムは、AI（人工知能）の分野で「教師あり学習」呼ばれる機械学習の一手法と言えます。製造業における品質管理や検査はもちろんのこと、判別・診断・予測などを必要とする様々な場面に応用できる汎用性の高いビッグデータの解析手法です。計算も難しくなく実用性が高いことも特徴です。本セミナーでは、品質工学のMTシステムを基礎からわかりやすく丁寧に説明し、実務への応用までイメージできるようにします。
　セミナー内容は主に、MTシステムの理論的解説、事例紹介、MTシステムの適用課題を検討する演習から構成されています。一方的な講義ではなく、具体的な事例を通じて理解を深め、演習ではMTシステムを使った実務への応用を検討します。

受講対象・レベル

・品質工学のMTシステムに興味のある方
・パターン識別・異常検知・予測などの業務に取り組んでいる方
・研究開発職、技術職、技術部門の管理職の方

必要な予備知識

・統計に関する基礎知識が必要となるが、講座内で確認する。
・他の予備知識は特に必要としない。

習得できる知識

・品質工学のMTシステム基礎知識
・MT法による判別・異常検知の実践方法
・T法による予測の実践方法

セミナープログラム

1．品質工学のMT（マハラノビス・タグチ）システムとは
　1）MTシステムの全体像
　2）実用化が進むMTシステム
2．MTシステムの理解に必要な基礎知識
　1）基本統計量、正規分布
　2）相関と相関係数
　3）判別分析とMT法の違い
3．MT法によるパターン識別
　1）マハラノビス距離とは
　2）MT法による判別・診断・異常検知
　3）MT法で学習するパターンとは
　4）MT法の事例紹介?とエクセルによる計算デモ
　5）MT法の事例紹介?
　6）演習：特徴量設計
　7）MT法の実践の勘所
　8）演習：MT法の応用事例を考える
　9）項目選択と項目診断（原因診断）
4．T法による予測
　1）予測式の作成方法
　2）T法の事例紹介
　3）重回帰分析との比較
　4）T法のメリットと実践の勘所
　5）演習：T法の応用事例を考える
5. まとめと質疑応答

講義内でMT法の計算デモに使ったエクセルシートを後日参加者に配布いたします。

■ご講演中のキーワード：
品質工学、MTシステム、機械学習、パターン識別、多変量解析、マハラノビス距離、判別・診断、異常検知、予測

セミナー講師

東京都立産業技術大学院大学　教授　越水重臣先生

■ご略歴：
1987年 慶應義塾大学 理工学部 機械工学科 卒業
1989年 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 機械工学専攻 修了
1989年 イーストマンコダック（ジャパン）R＆Dセンター 入社
2003年 静岡理工科大学 機械工学科 助教授
2014年 公立大学法人 首都大学東京 産業技術大学院大学　教授
■ご専門および得意な分野・研究：
品質工学（タグチメソッド）、TRIZによる技術問題の創造的解決、信頼性設計、安全性設計、精密機械、精密加工
■本テーマ関連学協会でのご活動：
学協会や企業内研修などで講演多数

セミナー受講料

1名46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

※新型コロナウイルスの感染防止の一環として昼食の配布は中止させて頂きます。