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
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本セミナーは、時系列データの前処理、多変量を含めた時系列データからの特徴抽出、これらの解析手法に加え、機械学習を活用した予測モデルの適用について、Pythonを使用した解析の演習を交えて解説いたします。
近年、センサ技術の発展により、さまざまな分野で高頻度・高精度な時系列データを取得できるようになった。これに伴い、膨大なデータをどのように処理し、解析するかが重要な課題となっている。このデータを適切に処理・解析しなければ、有効活用できない。現在と過去の情報から将来の情報を予測することは、設備の予知保全や異常検知、商品の需要予測、または交通量の予測等の多くの場面で求められている。
本講演は、時系列データの前処理、多変量を含めた時系列データからの特徴抽出、これらの解析手法に加え、機械学習を活用した予測モデルの適用について紹介する。実際に、プログラミング言語Pythonを使用した解析の演習を行う。
特に、時系列データの前処理、特徴抽出・エンジニアリング、機械学習による予測・異常検知、実際の適用事例に焦点を当てる。時系列データに潜在している重要な情報を、可能な限り取り出し、実用的な知見を得ることを目的としたい。
Pythonを使用した演習では、「Google Colab」を使用しますので、Googleアカウントのご準備をお願いいたします。
演習で使用するテンプレートファイルとデータは資料と一緒に配布する予定です。
別途インストールが必要なものがございますが準備中ですので、あらためてご案内いたします。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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