Pythonで学ぶ「外れ値検出」の基礎

初心者向けセミナーです

外れ値検出手法の理論とPythonを使った実行例を解説!

セミナー講師

茨城大学 工学部情報工学科 教授 博士(工学)新納 浩幸 氏
【専門】
自然言語処理、機械学習、人工知能
【略歴】
1985年3月 東京工業大学 理学部 情報科学科 卒業
1987年3月 東京工業大学 大学院 理工学研究科 情報科学専攻 修了
1987年4月~1988年4月 富士ゼロックス
1988年5月~1993年3月 松下電器
1993年4月 茨城大学 助手
1997年3月 東京工業大学 博士 (工学)
1997年 茨城大学 講師
2001年 茨城大学 工学部 助教授
2015年 茨城大学 工学部 教授

セミナー受講料

49,500円(税込、資料付)
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  2名同時申込の場合計49,500円(2人目無料:1名あたり24,750円)で受講できます。
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セミナー趣旨

外れ値検出とは、概略、大多数のデータとは振る舞いが異なるデータを検出する技術です。本講座では外れ値検出を行う基本的な手法を解説します。問題のタイプから分類し、データ集合の中からの外れ値検出、入出力データからの外れ値検出、時系列データからの外れ値検出の3タイプを扱います。またディープラーニングを利用した外れ値検出手法も概説します。手法の多くは Python を用いて実装されているので、Python を使った実行例も示します。

受講対象・レベル

初心者向けです。現在、外れ値検出のタスクに取り組んでいる、あるいは今後解り組もうとしている研究者や技術者が対象です。また一般教養として、外れ値検出とその手法の概要を知りたい方も対象です。

習得できる知識

・外れ値検出の概要と外れ値検出の各手法の理論が理解できます。
・Python を用いて実際に外れ値検出を行えるようになります

セミナープログラム

1.外れ値検出の概要
  1.1 外れ値検出とは
  1.2 外れ値検出の応用
  1.3 問題のタイプ分け

2.データ集合からの外れ値検出

  2.1 生成確率
  2.2 外れ値の度合い
  2.3 ホテリング理論
  2.4 LOF
  2.5 One Class SVM
  2.6 多次元データの次元縮約による外れ値検出

3.入出力データからの外れ値検出

  3.1 出力値の生成確率
  3.2 出力値の外れ値の度合い
  3.3 関数の推定
  3.4 線形モデル
  3.5 リッジ回帰
  3.6 偏最小2乗法
  3.7 正準相関分析
  3.8 各種モデルの Python による解析例

4.時系列データからの外れ値検出

  4.1 時系列データの外れ値
  4.2 近傍法
  4.3 特異スペクトル変換法
  4.4 自己回帰モデル
  4.5 状態空間モデル
  4.6 各手法の Python による解析例

5.ディープラーニングを用いた外れ値検出

  5.1 AutoEncoder による外れ
  5.2 特徴抽出器による外れ値検出
  5.3 距離学習による外れ値検出