機械学習の基礎と異常検知への利用【大阪開催】

機械学習を用いた異常検知の基本的な考え方から、
各種データや場面に応じた具体的な手法の適用方法まで詳解！

講師

大阪大学 産業科学研究所　准教授
兼　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　博士（工学） 河原 吉伸 氏

受講料

R&D会員登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円（税込）から
★1名で申込の場合、47,250円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円（2人目無料）です。

(まだR&D会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)

習得できる知識

・ 機械学習を用いた異常検知の基本的な考え方
・ 各種データや場面に応じた具体的な手法の適用方法

趣旨

　異常検知技術は，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。本セミナーでは，まず機械学習についての基礎的事項について説明した上で，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紹介します。受講者が現場で使うための理解の一助になるよう努めたいと思います。

プログラム

１．機械学習の基礎
　1-1.機械学習とは
　1-2.機械学習の基本的な問題設定

２．異常検知の基本的な考え方
　2-1.異常の種類
　2-2.データを用いた異常検知の流れ
　2-3.異常検知における機械学習の役割
　2-4.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

※各箇所で実用的な事例をお見せいたします。