技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

異常検知のための時系列データ解析

異常検知のための時系列データ解析

~データ分析の未経験者でもわかるように解説~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、異常検知に役立てる手法と実践のポイントを解説いたします。

開催日

  • 2023年9月19日(火) 10時30分16時30分

修得知識

  • 機械学習、ディープラーニングの基礎
  • 時系列データ分析を用いた課題解決のヒント
  • 時系列データ分析のプログラムの動作
  • 時系列データ分析を異常検知に役立てる手法

プログラム

 異常検知のため手法は様々あり、なかなか選択に迷います。ここでは、時系列データの分析手法を概観し、それらを異常検知に役立てる手法を概観します。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。

  1. 機械学習/ディープラーニングの基本
    1. 統計の基本
    2. 統計と機械学習
    3. 異常検知
  2. 機械学習の実践
    1. 学習の種類
    2. 結果の分類
  3. ディープラーニングの基礎と実践
    1. 機械学習とディープラーニングの違いは?
    2. ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
  4. 時系列データ処理の基本
    1. 時系列データの定義
    2. データの特性を確認する
    3. データの前処理
    4. データのグラフ化
    5. 自己相関と変動
    6. ARIMAモデル
    7. DNN (RNN) モデル
  5. 異常検知への応用
    1. 異常検知の基本
    2. AutoEncoder
    3. RNN+AutoEncoder
    4. サンプル
  6. このセミナーだけで終わらせないために

講師

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。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/2/26 AI・ロボットを活用した自律型材料研究開発 オンライン
2026/2/26 実務に役立つ統計解析の基本と活用 オンライン
2026/2/26 マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例 オンライン
2026/2/27 時系列データ解析の基礎と進め方のポイント オンライン
2026/3/2 マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例 オンライン
2026/3/9 AI外観検査の最新動向と導入、運用ポイント オンライン
2026/3/10 Pythonを用いた高分子材料の画像解析入門 オンライン
2026/3/10 スペクトル・イメージデータへの機械学習の応用 オンライン
2026/3/12 Excelで始める実践データ分析 オンライン
2026/3/13 開発・生産現場で諸課題を解決に導くデータ駆動型手法 / ディープニューラルネットワークモデル / MTシステムの基礎と応用 オンライン
2026/3/16 小規模実験の自動化による研究開発の効率化と再現性向上 オンライン
2026/3/18 AI外観検査の最新動向と導入、運用ポイント オンライン
2026/3/19 AIの選択・精度・効率・構造・コストなどの最適化原理 オンライン
2026/3/26 データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方 オンライン
2026/3/30 フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用 オンライン
2026/3/31 フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用 オンライン
2026/3/31 Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門 オンライン
2026/4/10 データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方 オンライン
2026/4/15 安定性試験のための統計解析 オンライン
2026/4/17 因子ごとの最適条件を少ない実験回数で見つける統計的手法「実験計画法」 & 汎用的インフォマティクス「非線形実験計画法」 オンライン