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Pythonによる機械学習の基礎と異常検知への適用、実装ポイント

Pythonによる機械学習の基礎と異常検知への適用、実装ポイント

オンライン 開催

視聴期間は2024年11月25日〜12月4日を予定しております。
お申し込みは2024年11月25日まで承ります。

概要

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

配信期間

  • 2024年11月25日(月) 10時30分2024年12月4日(水) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2024年11月25日(月) 10時30分

修得知識

  • 機械学習全般に関する体系的理解 (俯瞰的知識)
  • 機械学習による異常検知の代表的な手法
  • Pythonによる実装方法

プログラム

 本セミナーでは、機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論や手法を解説します。機械学習ライブラリとして有名なscikit-learnを用いた実装を解説し、機械学習の理解を深めます。初学者にも分かるように、なるべく数式は用いずに概念と利用方法を丁寧に解説します。また、振動データからの回転機器の異常検知に関する研究事例を紹介すると共に、関連するPythonプログラムコードの解説を行います。機械学習による異常検知について、これから本格的な勉強もしくは導入を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適です。

  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. 機械学習の分類
    4. 教師あり学習
      1. 識別
      2. 回帰
    5. 教師なし学習
      1. モデル推定
      2. パターンマイニング
    6. 半教師あり学習
    7. 深層学習 (ディープラーニング) の発展
    8. 強化学習
  2. 機械学習の基本的な手順とその実装
    1. 前処理
    2. 主成分分析による次元圧縮
    3. バイアスとバリアンス
    4. クロスバリエーションによる評価
    5. 簡単な識別器
      • k-近傍法
    6. 評価指標
      • Accuracy
      • F値
      • ROC曲線
    7. Scikit-learnを用いた機械学習の実装 (Python解説)
    8. k近傍法による識別 (Python解説)
  3. 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
      4. Deep Learningによる異常検知
    5. 各種異常検知法の比較 (Python解説)
  4. 回転機器の異常検知への応用
    1. 事例紹介
    2. 関連プログラムコード解説
    • 質疑応答

講師

  • 福井 健一
    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

主催

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。
  • 他の割引は併用できません。

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
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2024年11月25日〜12月4日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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