データマイニングによる異常検知技術と産業安全への適用方法と例

〜 データを用いた異常検知と機械学習の役割、確率分布・時系列データ・相関構造による最新の異常検知技術、産業安全への応用・例 〜

  • 機械学習やデータを用いた異常検知の手法を学び、安全性を高めた製品開発に役立てるための講座
  • データマイニングによる最新の異常検知技術を修得し、トラブル対策や故障予知へ応用しよう!

講師の言葉

 データを用いた異常検知技術は、プラントなどの製造過程での利用をはじめ、データ解析における様々な場面で必要となる重要な技術です。
 本セミナーでは、機械学習やデータマイニングに基づいた異常検知について、その基本的な考え方から、私がこれまで取り組んできたものを含む最新の方法までを、現場の人が使えるまで理解できるように紹介したいと思います。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年07月22日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・ コスト・安全
受講対象者 ・現場でのデータ解析に関わる技術者 ・機械学習、データマイニングやその異常検知応用に興味のある方 ・その他、機械学習やデータマイニングを用いたデータ解析に関わる方
予備知識 ・機械学習やデータマイニングに使われるような確率・統計に関する知識があれば理解が深まります
修得知識 ・機械学習やデータマイニングを用いた異常検知の基本的な考え方 ・各種データや場面に応じた具体的な各手法の適用方法
プログラム

1.異常検知の基本的な考え方
 
(1).データを用いた異常検知の流れ
 (2).異常検知における機械学習の役割
 (3).状況の分類と異常検知手法の選択
 (4).性能の評価

2.静的データにおける異常検知技術
 
(1).確率分布を用いた異常判定
 (2).次元削減を用いた方法
 (3).サポートベクトルマシンによる方法
 (4).回帰的方法に基づく異常検知

3.時系列データにおける変化点検知技術
 
(1).静的データと時系列データ
 (2).変化点検知の基本的な考え方とCUSUM(累積和)
 (3).静的データの異常検知手法の変化点検知への拡張
 (4).動的計画に基づく方法

4.相関構造の異常検知技術
 
(1).相関構造の異常の重要性
 (2).正準相関分析による方法
 (3).疎構造推定による方法

5.いくつかの拡張について
 
(1).特殊なデータ形式の場合
 (2).データに不要な次元が含まれる場合

6.産業安全への応用例
 (1).プラントにおける例
 (2).ネットワーク障害検知における例
 (3).その他

キーワード 異常検知 異常検知手法 データマイニング 機械学習 次元削減  サポートベクトルマシン 変化点検知 相関構造
タグ 統計・データ解析信号処理ヒューマンスキル検査信頼性試験・故障解析データ解析
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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