~ 機械学習、クラスタリングと可視化、ホテリング理論と非正規データからの異常検知、時系列データからの異常検知への応用技術 ~
・機械学習に基づく異常検知の基礎を学び実運用に活かすための技術を修得する講座
~ 機械学習、クラスタリングと可視化、ホテリング理論と非正規データからの異常検知、時系列データからの異常検知への応用技術 ~
・機械学習に基づく異常検知の基礎を学び実運用に活かすための技術を修得する講座
近年、産業界の様々な領域で機械学習の利活用が進んでいますが、実応用においては機械学習の正解情報が明らかなデータばかりではありません。
その場合、観測データのみから規則性を抽出したり、異常を検出したりすることが重要になります。
そのような技術として本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、また「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた簡単なデモ・解説を交えて機械学習の理解を深めます。
これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。
最後に異常検知の実施例として、回転機器の振動データに対する異常検知のPythonデモ・解説を行います。
数式による説明は最低限に留め、なるべく直感的に理解できるにように説明します
開催日時 |
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開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・機械学習・異常検知を業務で利用しようとしている方 ・Pythonによる機械学習・異常検知を基礎から学びたい方 ・機械学習に取組んで間もない方 ・その他、機械学習・異常検知に興味のある方 |
予備知識 |
・高校卒業程度の数学の知識(微分、確率・統計、行列計算等) ・プログラミングの経験(Pythonでなくても良い) |
修得知識 |
・機械学習・異常検知の概念・考え方 ・代表的な教師なし学習の理論的背景とPythonでの利用方法 ・機械学習に基づく異常検知の基礎とPythonでの利用方法 |
プログラム |
1. 機械学習の概要 2. クラスタリングと可視化 3. 異常検知への応用 4. Pythonデモ 2. クラスタリングと可視化 3. 異常検知への応用 4. Pythonデモ |
キーワード | 機械学習 ディープラーニング 強化学習 教師なし学習 自己組織化マップ 異常検知 時系列データ 非正規データ |
タグ | 分析、AI・機械学習 |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日