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Pythonによる異常検知

Pythonによる異常検知

オンライン 開催

開催日

  • 2021年5月17日(月) 10時30分 16時30分

プログラム

  • 機械学習と異常検知
    • 異常検知の定義
    • 異常検知におけるデータの分類と手法の選択
    • 異常検知の活用例
  1. 機械学習と統計解析の基本モデル
    1. 機械学習と誤差関数
    2. 機械学習と統計解析の比較
    3. 教師あり学習
      • 分類と回帰
    4. 教師なし学習
      • 特徴抽出
      • クラスタリング
      • 次元削減
  2. 非時系列データにおける異常検知
    1. 異常検知とデータ構造
    2. 正規分布に基づく異常検知
    3. 非正規分布に基づく異常検知
    4. 高度な特徴抽出による異常検知
    5. 関数近似に基づく値異常検知
    6. 異常検知モデルの検証
  3. 時系列データにおける異常検知
    1. 時系列データの性質
    2. 自己回帰型モデルによる時系列データの解析
    3. 状態空間モデルによる時系列データの解析
    4. 機械学習による時系列データの解析
    5. 時系列データにおける異常検知
  4. 深層学習による異常検知
    1. 深層学習フレームワークReNomを用いた異常検知
      1. seq2seqを用いた人工データに対する異常検知
      2. seq2seqを用いた心電図データに対する異常検知
      3. 生成モデルanoGANを用いた画像データに対する異常検知
      4. LSTMを用いた心電図データに対する異常検知
    2. 深層学習による異常検知の応用事例
      1. 表面検査
      2. 故障評価
    3. 異常解析分野の現状と課題
      1. データの高次元性と非構造多様性
      2. 学習結果の可読性と可視化

講師

  • 曽我部 東馬
    電気通信大学 i-パワードエネルギーシステム研究センター 基盤理工学専攻
    准教授

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
: 46,000円 (税別) / 50,600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、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング 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。
  • 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。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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