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機械学習による異常検知入門

機械学習による異常検知入門

～PyCaretによる異常検知ハンズオン～
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概要

本セミナーは、Google Colabを使用して、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

開催日

  • 2023年11月29日(水) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

　異常検知は、機器の故障検知、予防保全、医療における検診・検査などに不可欠な技術です。その中でも、専門的な異常検知をAI (機械学習) で自動化・高度化することが注目されています。特に、正常サンプルに対して異常サンプルが極めて少ない場合、機械学習による異常検知は大きな力を発揮します。このセミナーでは、多くの需要がある機械学習アルゴリズムを用いた異常検知について、背後にある基本的な考え方と様々なアルゴリズムを理解し、PyCaretを使った簡単なプログラミングによって異常検知を実践し、人工知能による異常検知の全体像をつかむことを目指します。
　本セミナーは、Google Colabを使用して、Pythonプログラミングの経験がない方でも、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

  1. イントロダクション
  2. 実習環境の準備
    1. GoogleColabとPyCaretインストール
  3. 異常検知概論
    1. 異常検知の歴史
    2. 機械学習による異常検知のフレームワーク
      • pipeline
      • end2end
    3. 線形・非線形処理と異常検知
  4. 異常検知のための基本的な特徴抽出法
    1. 特徴量と次元、多様体仮説
    2. 距離
      • Euclid
      • Chebyshev
      • Manhattan
      • Minkowski
    3. 基底分解
      • 主成分分析
      • フーリエ分析
      • ケプストラム分析
      • ウェーブレット
      • 非負行列因子分解 etc.
    4. 系列データの特徴抽出
      • AR
      • MA
      • ARMA
      • ARCH
      • GARCH
      • HMM
    5. 画像データの特徴抽出
      • CHLAC
      • CLAFIC etc.
  5. 異常検知の統計的理解
    1. 分布
      • 正規分布
      • 混合分布
      • カイ二乗検定
    2. 異常度
      • 対数尤度
      • 情報量
      • ネイマン
      • ピアソン決定則
    3. 性能指数
      • 正解率
      • 適合率
      • 再現率
      • F値
      • ROC
      • AUC
  6. 機械学習による異常検知 (1) 〜線形処理によるアルゴリズムと
    1. k近傍法 (KNN)
    2. 局所外れ値因子法 (LOF: Local Outlier Factor)
    3. ABOD: Angle Based Outlier Detection
    4. ヒストグラムベース異常検知
    5. PCA: Principal Component Analysis
    6. 部分空間法ベース異常検知
  7. 機械学習による異常検知 (2) 〜非線形処理によるアルゴリズムと
    1. One class SVM
    2. オートエンコーダ (AE: Auto Encoder) による異常検知
    3. VAE (Variational Auto Encoder) による異常検知
    4. isolation forestによる異常検知
    5. LSTM による異常検知
    6. Deep Learning (CNN) による異常検知
    7. リザバーコンピューティングによる異常検知
    8. ano-GAN による異常検知
    9. その他最新の異常検知
      • Attention
      • Transformer
  8. 応用事例
    1. 異常検知システム設計ワークフロー
    2. 応用事例
  9. まとめ
    • 質疑応答
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講師

  • 濱上 知樹 氏
    横浜国立大学 大学院 工学研究院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻
    教授
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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。
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アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

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 と 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。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 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。
  • 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。
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