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Pythonによる機械学習と異常検知への応用

Pythonによる機械学習と異常検知への応用

東京都 開催 会場 開催 PC実習付き
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概要

本セミナーでは、Pythonを用いた機械学習の基礎から解説し、性能評価、ホテリング理論、様々な異常検知法の比較について実習を通して学んでいただけます。

開催日

  • 2019年11月1日(金) 10時00分 ～ 17時00分

プログラム

　昨今のAIブームの火付け役とも言えるディープラーニングは強力な学習手法ですが、万能ではありません。問題の特性をよく理解して適切な機械学習手法を選択し、適切に用いることが重要です。
　本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、また、特に要望の多い「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた簡単な実習を交えて機械学習の理解を深めます。これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。

  1. 機械学習の概要
    1. ビッグデータ時代
    2. 機械学習とは?
    3. 最近の例
    4. 機械学習の分類
    5. 教師あり学習
      1. 識別
      2. 回帰
    6. 教師なし学習
      1. モデル推定
      2. パターンマイニング
    7. 半教師あり学習
    8. 深層学習 (ディープラーニング)
    9. 強化学習
    10. 機械学習の基本的な手順
      1. 前処理
      2. 次元の呪い
      3. 主成分分析による次元圧縮
      4. バイアスとバリアンス
      5. 評価基準の設定:クロスバリエーション
      6. 簡単な識別器:k-近傍法
      7. 評価指標:F値,ROC曲線
      8. k-近傍法を用いた実習:機械学習の基本的な手順の確認
  2. 教師なし学習:クラスタリングと可視化
    1. クラスタリングとは?
    2. 階層型クラスタリング
    3. K-meansクラスタリング
    4. ガウス混合モデルによるクラスタリング
    5. 自己組織化マップ
    6. クラスタリング妥当性指標
    7. 自己組織化マップを用いた実習
  3. 異常検知
    1. 異常検知の基本的な考え方
    2. 性能評価の方法
    3. ホテリング理論による異常検知
    4. 主要な異常検知法
      1. One-class Support Vector Machine
      2. Local Outlier Factor
      3. Isolation Forest
    5. 各種異常検知法の比較 (実習含む)
  4. 異常検知の応用例紹介
    1. 回転機器の振動データに対する異常検知
    • 質疑応答
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講師

  • 福井 健一 氏
    大阪大学 産業科学研究所 知能アーキテクチャ研究分野
    准教授
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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
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主催

株式会社 技術情報協会
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。
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