技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
(2021年11月5日 10:00〜12:00)
Xとyの間の関係式をモデル化する際に悪影響を与える外れ値を事前に適切に除去する必要がある。そのような外れ値はあるプロセス変数のデータ分布から外れるデータであると仮定して異常データの検出を試みることがある。検討した外れ値検出手法は、3シグマ法、Hampel identifier、Savitzky Goley (SG) 法による処理前後の値の差に対してHampel identiferを行う方法である。ただ、単変量統計プロセス管理ではプロセス変数間の相関関係を考慮しておらず、変数間の相関が大きい際に適切な異常検出ができない。そこで、多変量統計的プロセス管理 (Multivariate Statistical Process Control, MSPC) が活用される。T2統計量とQ統計量を同時に監視し、いずれか一方でも管理限界を超えた場合に異常と判断する。これ以外にも、独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) 、One-Class Support Vector Machine (OCSVM) を紹介する。
(2021年11月5日 12:45〜14:45)
本講座では、化学プロセスの異常検出を適切に行うことを目的として、特徴量エンジニアリングやその他のデータ解析手法について解説を行う。まず、特徴量および特徴量エンジニアリングの定義などについて説明する。次に、特徴量エンジニアリングを含む、異常検出の手順全体について説明する。そして、異常検出システムの応用事例を紹介する。最後に質疑応答を行い、受講者に特有の疑問や課題の解決を試みる。
(2021年11月5日 15:00〜17:00)
化学プロセスでは、全体としてデータは豊富に集められるが、異常発生時のデータを十分に集められないなどの理由で、しばしば機械学習用のデータを適切に収集することが困難なことがある。このような場合、正常クラスと異常クラスのサンプル数には、著しい偏りが生じる。通常の分類問題における機械学習アルゴリズムは、それぞれのクラスのサンプル数がほぼ同量であることを想定しており、データが不均衡であると、適切にモデルを学習できなくなる。
本講演では、正常クラスと異常クラスのデータが不均衡である場合でも、モデルを学習させる方法をいくつか紹介する。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
---|---|---|---|
2024/5/14 | 化学プロセスのスケールアップ、コスト試算および事業採算性検討 | オンライン | |
2024/5/16 | 拒絶理由通知の対応と新規性・進歩性の判断基準のポイント | オンライン | |
2024/5/17 | 化学原料系のコストダウン | オンライン | |
2024/5/17 | スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開 | オンライン | |
2024/5/22 | 化学分析担当者が知っておくべき分析データの取り扱い基礎講座 | オンライン | |
2024/5/23 | 量子化学計算の基礎とGaussianの使い方 | オンライン | |
2024/5/23 | ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 | オンライン | |
2024/5/24 | マテリアルインフォマティクスの材料開発への適用と活用事例 | オンライン | |
2024/5/24 | ChatGPTによる「丸投げ統計解析」の実施法 | オンライン | |
2024/5/27 | 機械学習による適応的実験計画 | オンライン | |
2024/5/27 | 外観検査へのAI導入と生成AIによるトレーニングデータ不足への対応 | オンライン | |
2024/5/31 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
2024/5/31 | ChatGPTによる丸投げ統計解析/解析結果の解釈 | オンライン | |
2024/5/31 | 化学分析担当者が知っておくべき分析データの取り扱い基礎講座 | オンライン | |
2024/6/4 | ChatGPTによる「丸投げ統計解析」の実施法 | オンライン | |
2024/6/10 | 機械学習 (ディープラーニング) の基礎・活用・実践 (全3回) | オンライン | |
2024/6/10 | Python基礎と機械学習 基礎 | オンライン | |
2024/6/12 | ChatGPTによる丸投げ統計解析/解析結果の解釈 | オンライン | |
2024/6/12 | 化学プロセスにおける速度式の求め方と設計・スケールアップへの応用 | オンライン | |
2024/6/12 | デジタル時代のヘルスケアビジネスの立ち上げ方 | 東京都 | 会場・オンライン |
発行年月 | |
---|---|
2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
2023/4/28 | ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法 |
2022/12/31 | 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集 |
2022/8/2 | カーボンニュートラルのためのグリーン燃料と化学品 |
2021/10/25 | AIプロセッサー (CD-ROM版) |
2021/10/25 | AIプロセッサー |
2021/7/30 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 |
2021/7/14 | AIビジネスのブレークスルーと規制強化 |
2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
2020/4/30 | 生体情報計測による感情の可視化技術 |
2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |
2020/3/24 | リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ - |
2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
2018/5/31 | “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用 |
2014/2/15 | 3M〔米国特許版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2014/2/15 | 3M〔米国特許版〕 技術開発実態分析調査報告書 |
2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |