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サポートベクターマシンの基礎と予知保全・故障予測への活用

サポートベクターマシンの基礎と予知保全・故障予測への活用

~異常検知、設備診断、劣化度判定など~
東京都 開催 会場 開催

開催日

  • 2019年10月11日(金) 10時00分 17時00分

受講対象者

  • パターン認識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
  • パターン認識分野の技術者、研究者
  • これからパターン認識に携わる技術者、開発者

修得知識

  • 異常検知に利用できる機械学習の基礎知識
  • 異常検知の基礎知識
  • 一般的な機械学習技術

プログラム

 最近、Deep Learningが注目を集めていますが、Deep Learningを利用するにはなかなか現実の現場では収集できないような大変な量の学習データが必要です。
 本セミナーでは現場で起きている課題を有する実務者や研究開発者を対象に、異常事例や故障事例などのような少ないデータの識別にも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎を、微分の知識があれば理解できるよ うにできるだけ簡単に紹介し、実務へのサポートベクターマシン利用の判断ができるようになることを目指しています。

  1. パターン認識の概要
    1. パターン認識とは
    2. パターン認識で何ができるのか?
    3. 多変量解析に基づくパターン認識の手法
      1. マハラノビス距離
      2. 線形判別分析
    4. 機械学習に基づくパターン認識の手法
      1. k – 近傍法
      2. ニューラルネットワーク
      3. RBFネットワーク
      4. サポートベクターマシン (SVM)
  2. サポートベクターマシンの基礎
    1. 線形SVM
      1. 線形SVMとは
      2. 簡単な定式化
      3. ハードマージン
      4. データのラベル付けに誤りがある場合のサポートベクターマシン
      5. ソフトマージン
    2. 非線形SVM
      1. 非線形SVMとは
      2. 簡単な定式化
      3. カーネル関数
      4. カーネルトリック
    3. クラス (正常データしかない場合の) サポートベクターマシンの基礎
    4. Support Vector Data Description
      • ※異常発見のような正常データしかない状況から異常を発見する (外れ値検出する) ためのSupport Vector Machineについて話す予定です
  3. サポートベクターマシンの応用例
    1. さび画像へのパターン認識適用による劣化度判定と設備診断事例紹介
    2. 電流値、電圧値、ガス分析データなどの計測データとサポートベクターマシンを用いた事例紹介
    3. 設備異常予兆発見支援への適用事例の紹介
    • 質疑応答

講師

  • 小野田 崇
    一般財団法人 電力中央研究所 システム技術研究所
    副研究参事

会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000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)
  • 同一法人内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。
  • 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。

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