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】

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


10:00 ～

受講料

55,000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、会場での支払い

開催場所

東京都

MAP

【品川区】技術情報協会セミナールーム

【JR・地下鉄】五反田駅 【東急】大崎広小路駅

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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