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本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングや異常検知の基礎から、ディープラーニングによる異常検知手法とその実例・課題などについて詳しく解説いたします。
外観検査システム・異常検知システムの構築・活用に、ぜひお役立てください。

本セミナーでは、機械学習の活用の仕方や開発の進め方を基礎から詳しく解説いたします。
また、膨大かつ複雑な遺伝子情報の分析・モデル化を進める方法について解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の問題点とその解決策について解説いたします。
ニューラルネットワークモデルを併用した実験計画法の進め方について解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを用いた機械学習の基礎から解説し、性能評価、ホテリング理論、様々な異常検知法の比較について実習を通して学んでいただけます。

本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。