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Pythonで学ぶ「外れ値検出」の基礎
Pythonで学ぶ「外れ値検出」の基礎
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、外れ値検出手法の理論とPythonを使った実行例を解説いたします。
開催日
- 2020年4月21日(火) 12時30分 ～ 16時30分
受講対象者
- 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
- 画像処理
- 信号処理
- 医療福祉
- スポーツ分野
- セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
- ロボット
- コンピュータビジョン
- 異常行動検出、異常領域検出
- 統計
- 経済学 など
- 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
- これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
プログラム
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。
- 外れ値検出の概要
- 外れ値検出とは
- 外れ値検出の応用
- 問題のタイプ分け
- データ集合からの外れ値検出
- 生成確率
- 外れ値の度合い
- ホテリング理論
- LOF
- One Class SVM
- 多次元データの次元縮約による外れ値検出
- 入出力データからの外れ値検出
- 出力値の生成確率
- 出力値の外れ値の度合い
- 関数の推定
- 線形モデル
- リッジ回帰
- 偏最小2乗法
- 正準相関分析
- 各種モデルの Python による解析例
- 時系列データからの外れ値検出
- 時系列データの外れ値
- 近傍法
- 特異スペクトル変換法
- 自己回帰モデル
- 状態空間モデル
- 各手法の Python による解析例
- ディープラーニングを用いた外れ値検出
- AutoEncoder による外れ
- 特徴抽出器による外れ値検出
- 距離学習による外れ値検出
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 84,000円(税別) / 92,400円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 126,000円(税別) / 138,600円(税込)
- R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
本セミナーは終了いたしました。
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