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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

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。

  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
    4. LOF
    5. One Class SVM
    6. 多次元データの次元縮約による外れ値検出
  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. 状態空間モデル
    6. 各手法の Python による解析例
  5. ディープラーニングを用いた外れ値検出
    1. AutoEncoder による外れ
    2. 特徴抽出器による外れ値検出
    3. 距離学習による外れ値検出

会場

江東区役所 商工情報センター (カメリアプラザ)

9F 会議室

東京都 江東区 亀戸2-19-1
江東区役所 商工情報センター (カメリアプラザ)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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

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  • 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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