異常検知 セミナー 機械学習 人工知能 統計 時系列データ 故障予知

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異常検知 セミナー 機械学習 人工知能 統計 時系列データ 故障予知

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★異常検知をする際に必要な統計と機械学習の基礎知識から、実際の事例を交えた異常検知の各種手法の解説まで。
★使用するソフトや言語、パッケージによる異常検知の実行例もお見せします!

統計解析と機械学習による異常検知

講師

滋賀大学 データサイエンス学部 教授 笛田 薫 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 九州大学理学部数学科助手
 岡山大学環境理工学部講師
 岡山大学大学院環境生命科学研究科准教授
 滋賀大学データサイエンス学部教授

■専門および得意な分野・研究:
 数理統計学、統計的モデリング

■本テーマ関連学協会での活動:
 応用統計学会:理事
 日本計算機統計学会:理事
 日本統計学会:理事

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年6月21日(金) 10:30-16:30
●会場 [大阪・堺筋本町]大阪産業創造館5F研修室D →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに:
 データから、常とは異なるものを発見する「異常検知」のさまざまな手法について、複雑な数式は使わずに、その考え方、手法の使い分け、実行方法について解説します。

■ご講演中のキーワード:
 判別分析、サポートベクターマシン(SVM)、One Class SVM、マハラノビスの距離、ホテリングのT2法、ROC曲線

■受講対象者:
 ・ 異常値を含むデータをお持ちで、その中からの検出方法にお困りの方
 ・ 最近の機械学習手法の概略に興味のある方

■必要な予備知識:
 ・ データをCSVファイルに保存し、ExcelやRなどで読み込める

■本セミナーで習得できること: 
 ・ 異常検知のための各手法の考え方と使い分け
 ・ 各手法のパソコンでの実行法
 ・ 誤検知確率の評価と対処法

★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
 ・考え方や使い方がよくわかった。
 ・難しすぎず、理解しやすかった。ありがとうございました。

セミナー内容

1. 異常検知を行う際に必要な機械学習と統計の基礎知識
  1) 回帰モデル
  2) 決定木
  3) クラスタリング
  4) 教師あり学習と教師なし学習

2.異常検知の考え方
  1) 異常例のデータがある場合とない場合
    a) 異常例のデータがある場合:判別分析
    b) 異常例のデータがない場合:外れ値検出
    c) 異常例が少ない場合:ベイズの公式
  2) 性能評価と閾値の設定
    a) 正常標本精度
    b) 異常標本精度
    c) ROC曲線
  3) 性能評価値の信頼性
    a) 学習データと教師データ
    b) 交差検証法

3.機械学習・統計による異常検知の各種手法、およびそれぞれの応用事例
  1) 判別分析
    a) ロジスティック回帰
    b) 線形判別と2次判別
    c) サポートベクターマシン(SVM)
  2) 外れ値検出
    a) マハラノビスの距離
    b) ホテリングのT2法
    c) One Class SVM

4.実演と直面する課題への対応法問題点
  1) 使用するソフトや言語など環境設定
  2) パッケージでの実行例
  3) 多重共線性と対処法
    a) 変数選択
    b) 主成分分析による次元削減

セミナー番号:AC190659

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