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Pythonを利用した外れ値検出の基礎

Pythonを利用した外れ値検出の基礎

~外れ値検出の考え方と基本手法 / 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~
東京都 開催

開催日

  • 2019年1月29日(火) 13時00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

修得知識

  • 外れ値検出の考え方と基本手法
  • 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

プログラム

 外れ値検出は非常に応用が広く、重要な技術です。単純なデータの集合からノイズを除去したり、センサーで得られる時系列データを含む様々な観測データから異常値を検出したり、それを故障予知に応用することもできます。また近年はセキュリティーにも応用されています。
 本講座では外れ値検出の基礎として、その考え方と基本手法を紹介します。Pythonによる解析例を示すことで、実際にその手法を試すことができるようになります。

  1. 外れ値検出の概要
    1. 外れ値検出とは
    2. 外れ値検出の応用
    3. 問題のタイプ分け
  2. データ集合からの外れ値検出
    1. 生成確率
    2. 外れ値の度合い
    3. ホテリング理論
      1. 1次元のホテリング理論
      2. 多次元次元のホテリング理論
      3. Pythonによる解析例
    4. LOF
      1. 局所的な密度
      2. Pythonによる解析例
    5. One Class SVM
      1. ソフト SVM
      2. Pythonによる解析例
    6. 多次元データの次元縮約による外れ値検出
      1. 主成分分析
      2. 特異値分解
      3. 再構成誤差
      4. Pythonによる解析例
  3. 入出力データからの外れ値検出
    1. 出力値の生成確率
    2. 出力値の外れ値の度合い
    3. 関数の推定
    4. 線形モデル
    5. リッジ回帰
    6. 偏最小2乗法
    7. 正準相関分析
    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
    1. 時系列データの外れ値
    2. 近傍法
    3. 特異スペクトル変換法
    4. 自己回帰モデル
    5. 各手法のPythonによる解析例
    • 質疑応答

講師

  • 新納 浩幸
    茨城大学 工学部 情報工学科
    教授

会場

芝エクセレントビル KCDホール
東京都 港区 浜松町二丁目1番13号 芝エクセレントビル
芝エクセレントビル KCDホールの地図

主催

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お問い合わせ

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(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
: 38,000円 (税別) / 41,040円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 21,600円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 20,000円(税別) / 21,600円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,000円(税別) / 41,040円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 43,200円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 64,800円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
講演順序・プログラムは変更となる場合がございます。予めご了承ください。

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