時系列データによる将来予測、異常検知への応用~モデル化、集団学習による予測精度の向上など~

学習力の強化! 過学習への対応!
学習結果の可視化! 時系列モデルの使い分け方!

セミナー講師

茨城大学大学院 理工学研究科 機械システム工学領域 教授  鈴木 智也 氏

セミナー受講料

1名につき50,000円(消費税抜き、昼食・資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕

セミナー趣旨

時系列データは様々な実務に用いるにも関わらず、なぜか大学では主に経済学部でしか学ぶ機会がなく、理系出身のエンジニアの方々はお困りだろうと察します。また、限られた勤務時間の中で独学を試みても、数式ばかりの教科書に難儀されているので はないでしょうか。そこで本セミナーでは、図解による分かり易さを重視し、フリーソフトPythonによる実践方法を多数紹介します。特に、データの個性を定量化する統計分析や、数式化する時系列モデルを紹介した後、人工知能技術として「将来予測」や「異常検知」に応用します。これらのプログラムは全て配布しますので、復習やご自身の業務にご活用いただけます。

セミナープログラム

1.時系列データの分析手法
2.相関分析の注意点
3.時系列データのモデル化
4.様々な時系列モデルの使い分け
5.時系列データの予測と異常検知
6.機械学習による学習力の強化
7.様々な機械学習の使い分け
8.過学習と次元の呪い
9.交差検証法
10.モデルパラメータとハイパーバラメータの違い
11.ニューラルネットワークから深層学習へ
12.決定木による学習結果の可視化
13.集団学習による学習力の強化
14.予測精度が向上する理由(多様性予測定理)
15.様々な集団学習の活用事例
16.バイアス・バリアンス分解
17.PythonとRを連携して使うテクニック
18.Pythonによるデモンストレーション
【質疑応答・個別質問・名刺交換】