異常検知や故障予知、劣化予測をするために必要な知識とは?

統計や機械学習の基本知識に加え、データの有無にかかわらず
ケースごとに異常検知の方法を解説


翌週のPython実習つき異常検知セミナーとのお得なセット割引も

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    セミナー趣旨

    データから、常とは異なるものを発見する「異常検知」のさまざまな手法について、複雑な数式は使わずに、その考え方、手法の使い分け、実行方法について解説します。

    受講対象・レベル

    ・異常値を含むデータをお持ちで、その中からのデータから異常の検出方法にお困りの方
    ・最近の機械学習手法の概略に興味のある方
    ・異常検知を取り入れたいとお考えの方

    必要な予備知識

    ・特に必要ありません。

    習得できる知識

    ・異常検知のための各手法の考え方と使い分け
    ・誤検知確率の評価と対処法

    セミナープログラム

    1. 異常検知を行う際に必要な機械学習と統計の基礎知識
     1) 統計と機械学習
     2) データ活用のプロセス
     3)教師あり学習と教師なし学習
     4)回帰モデル
      a)訓練データと評価データ
      b)交差検証法による変数選択
      c)多重共線性による悪影響とその対処法
     5)決定木
     6)クラスタリング

    2.異常検知の考え方
     1)異常例のデータがある場合とない場合
      a)異常例のデータがある場合:判別分析
      b)異常例のデータがない場合:外れ値検出
     2)異常例が少ない場合:ベイズの公式
      異常例が少ないと生じる問題とその対処法
    3) 異常度の決定:性能評価と閾値の設定
     a) 閾値設定のポイント
      b)正常標本精度
      c)異常標本精度
      d)ROC曲線

    3.機械学習・統計による異常検知の各種手法、およびそれぞれの応用事例
     1)判別分析
      a)ロジスティック回帰
      b)線形判別と2次判別
      c)サポートベクターマシン(SVM)
     2)外れ値検出
      a)正規分布を用いた単変量異常検知
      b)多変量異常検知:マハラノビスの距離とホテリングのT2法
      c)One Class SVM

    4. まとめ

    セミナー講師

    滋賀大学 データサイエンス学部 教授 笛田 薫 先生

    ご略歴:
     九州大学理学部数学科助手
     岡山大学環境理工学部講師
     岡山大学大学院環境生命科学研究科准教授
     滋賀大学データサイエンス学部教授
    専門および得意な分野・研究:
     数理統計学、統計的モデリング
    本テーマ関連学協会での活動:
     応用統計学会:理事
     日本計算機統計学会:理事
     日本統計学会:理事

    セミナー受講料

    『統計解析と機械学習による異常検知(12月6日)』のみのお申込みの場合
      1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
      *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

    【Python実習つき】統計解析と機械学習による異常検知(12月13日)』と合わせてお申込みの場合
      (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
      1名72,600円(税込み(10%)、資料付)
      *1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円
      ⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります  
     *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
    ※申し込みの際、備考欄に『【Python実習つき】統計解析と機械学習による異常検知(12月13日)』とご記入ください。


     

    受講料

    47,300円(税込)/人

    ※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

    47,300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

    開催場所

    大阪府

    MAP

    【大阪市中央区】大阪産業創造館

    【地下鉄】堺筋本町駅

    主催者

    キーワード

    機械学習・ディープラーニング   SQC一般

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