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異常検知のための時系列データ解析

サンプルプログラムで理解を深める

異常検知のための時系列データ解析

~データ分析の未経験者でもわかるように解説~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、異常検知に役立てる手法と実践のポイントを解説いたします。

開催日

  • 2024年2月27日(火) 10時30分16時30分

修得知識

  • 機械学習、ディープラーニングの基礎
  • 時系列データ分析を用いた課題解決のヒント
  • 時系列データ分析のプログラムの動作
  • 時系列データ分析を異常検知に役立てる手法

プログラム

 異常検知のため手法は様々あり、なかなか選択に迷います。ここでは、時系列データの分析手法を概観し、それらを異常検知に役立てる手法を概観します。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。

  1. 機械学習/ディープラーニングの基本
    1. 統計の基本
    2. 統計と機械学習
    3. 異常検知
  2. 機械学習の実践
    1. 学習の種類
    2. 結果の分類
  3. ディープラーニングの基礎と実践
    1. 機械学習とディープラーニングの違いは?
    2. ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
    3. サンプルプログラムで特徴把握
  4. 時系列データ処理の基本
    1. 時系列データの定義
    2. データの特性を確認する
    3. データの前処理
    4. 自己相関と変動
    5. SARIMAモデル
    6. SARIMAサンプル
    7. DNN (RNN) モデル
    8. DNN サンプル
  5. 異常検知への応用
    1. 異常検知の基本
    2. AutoEncoder
    3. AutoEncoderサンプル
    4. RNN+AutoEncoder
    5. RNN+AutoEncoderサンプル
  6. このセミナーだけで終わらせないために

講師

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
: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)
1口
: 60,000円 (税別) / 66,000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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