〜 データマイニングとは(目的、データのグループ化・特徴・予測、解析手法の併用効果)、モノづくりの意思決定支援技術 〜
- データマイニングの適用例および援用効果を学び、データの抽出や見える化、製品開発に活かすための講座
- IoT時代の必須技術であるデータマイニングの応用可能性と実装をデモを交えながら解説する特別セミナー！
モノづくりへのデータマイニングの効果的活用法とそのノウハウ 〜 デモ付 〜
講師の言葉
データマイニングの概念が誕生してから、もうじき３０年が経過します。しかしながら、日本の根幹技術を担うモノづくり分野において、データマイニングの知名度は低いのが現状です。単一の解析技術を用いるのではなく、様々な解析技術を組み合わせることによって、複合的な視点からデータの構造を見える化できることが、データマイニングの面白さです。IoT時代の到来とともに、データマイニングの応用可能性に再注目されることが予測されています。本講座では、データマイニングについて背景知識のない技術者にとっても、感覚的に理解頂けるように分かりやすく解説するとともに、製造業への適用例および援用効果の紹介、得られたデータのハンドリング法や知識抽出のノウハウをお伝えすることを目的にしております。機械系の技術者の視点で、データマイニングにおける解析技術をツールとして用いるにはどのように考えればよいのか、数式を使わずに解説致します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 | ・モノづくりの分野でデータマイニングに興味をお持ちの方 ・多変量解析の使い方について知りたい方 ・モノづくり分野の若手技術者や初学者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 | ・データマイニングの概要と代表的な手法 ・データのハンドリング技術 ・データマイニングの具体的な運用法と知識抽出手法 |
| プログラム |
１．データマイニングの基礎
（１）．データマイニングの目的（誕生の歴史と時代背景）
（２）．データをグループ化したい
ａ．K-means 法によるクラスタリング
ｂ．変数クラスタ分析によるクラスタリング
（３）．データの特徴を知りたい
ａ．主成分分析による特徴抽出
ｂ．重回帰分析による予測式の作成
ｃ．主成分分析と重回帰分析を組み合わせた手法による特徴抽出
（４）．データから予測したい（原因を知りたい）
ａ．応答曲面法を用いた最適化
ｂ．畳込みニューラルネットワークによる予測
ｃ．決定木手法とアンサンブル学習を用いた知識抽出
（５）．解析手法の併用効果
２．モノづくりのシステムへの応用
（１）．製造業におけるデータマイニング
（２）．現場で生まれるビッグデータの有効活用法
ａ．データをグループ分けする
ｂ．データから傾向を抽出する
ｃ．データから将来の傾向を予測する
（３）．モノづくりの技術者にむけた最新動向
ａ．IoT時代に向けたデータマイニングの応用
ｂ．日本の製造業が目指すべきデータマイニングの使い方
３．データマイニングの実践
（１）．データマイニングソフトについての紹介
（２）．エクセル多変量解析によるデモを用いたマイニング手順の詳細説明
（３）．解析後データからの知識抽出ノウハウと失敗例の紹介 |
| キーワード | データマイニング K-means法 クラスタリング 変数クラスタ分析 主成分分析 特徴抽出 重回帰分析 予測式 主成分分析 応答曲面法 畳込みニューラルネットワーク 決定木手法 アンサンブル学習 |
| タグ | 分析、実験計画・多変量解析、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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