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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

★自動運転などをはじめとして必要とされる「説明できるAI」などのポイントを踏まえながら、統計・機械学習で異常検知を行うための基礎知識・活用の方法を解説。
★異常のデータが多い・少ない・データがない時に取るべき手法、そもそも異常データを集める際の注意点など、実務に役立つ内容となっています。

統計解析と機械学習による異常検知
<Zoomによるオンラインセミナー/見逃し配信付き>

講師

滋賀大学 データサイエンス学部 教授
 兼 データサイエンス教育研究センター長 笛田 薫 先生

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
 滋賀大学データサイエンス教育研究センター長
■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


日時・会場・受講料

●日時 2021年8月27日(金) 10:30-16:30
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


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、MT法、ROC曲線

■受講対象者:
 ・異常値を含むデータをお持ちで、その中からのデータから異常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
 ・異常検知を取り入れたいとお考えの方

■必要な予備知識:
 ・特に必要ありません。

■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
 ・誤検知確率の評価と対処法
 ・異常検知実装時のポイント

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) 統計と機械学習で何ができるのか
 2) 具体例を交えたデータ活用のプロセス
 3) モデルの説明性と精度
 4) 教師あり学習と教師なし学習
 5) 回帰モデル
  a) 訓練データと評価データ
  b) 交差検証法による変数選択
  c) 多重共線性による悪影響とその対処法
  d) どのモデルを使用するかのポイント
 6)決定木
 7)クラスタリング
  a) 判別分析とクラスター分析の違い

2.異常検知の考え方
 1) 異常例のデータがある場合:判別分析
  a) 判別分析の過学習
 2) 異常例のデータがない場合:外れ値検出
 3) 異常例が少ない場合:ベイズの公式
   異常例が少ないと生じる問題とその対処法
 4) 異常度の決定:性能評価と閾値の設定
  a) 異常の見逃しを避ける閾値設定のポイント
  b) 正常標本精度
  c) 異常標本精度
  d) ROC曲線
 5) データの集め方の注意点

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) 異常例のデータがある場合: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) 異常例のデータがない場合:外れ値検出
  a) 正規分布を用いた単変量異常検知
  b) 多変量異常検知:マハラノビスの距離とMT法
  c) One Class SVM

4. まとめ

セミナー番号:AD210837

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