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Pythonで学ぶ機械学習と異常検知および余寿命推定への適用

Zoomを使ったライブ配信セミナー

Pythonで学ぶ機械学習と異常検知および余寿命推定への適用

オンライン 開催
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概要

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、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を用いた実装の解説を交えて機械学習の理解を深めます。

開催日

  • 2020年12月4日(金) 10時00分 ～ 17時00分

受講対象者

  • 機械学習・異常検知に取り組んで間もない方
  • 機械学習・異常検知を業務で利用しようとしている方
  • Pythonによる機械学習・異常検知を基礎から学びたい方
  • 機械学習・異常検知に興味のある方

修得知識

  • 機械学習・異常検知の基礎
  • 代表的な教師なし学習の理論的背景と実運用の指針
  • 機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用の指針

予備知識

  • 高校卒業程度の数学の知識 (微分、確率・統計、行列計算等)
  • プログラミングの経験 (Pythonでなくても良い)

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を用いた実装の解説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
    11. 機械学習の基本的な実装 (Python解説)
  2. 機械学習による異常検知
    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 (Python解説)
  3. 回転機器の振動データに対する異常検知
    1. 微小欠陥検知の事例紹介
    2. Pythonコード解説
  4. 回転機器の余寿命予測
    1. 階層ベイズによる余寿命予測
    2. 事例紹介
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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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主催

株式会社 トリケップス
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 をご確認いただき、 ミーティングテスト 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。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • 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。
  • 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。
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