Pythonによる機械学習と異常検知への応用 ~ 1人1台PC実習付 ~

~ 機械学習の概要、クラスタリング、可視化と自己組織化マップ、異常検知と応用例 ~                               

機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用について修得する講座

・Pythonによる実習を通して機械学習を適切に用いて応用するための特別セミナー
※PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

昨今のAIブームの火付け役とも言えるディープラーニングは強力な学習手法ですが、万能ではありません。
問題の特性をよく理解して適切な機械学習手法を選択し、適切に用いることが重要です。
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、特に要望の多い「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた簡単な実習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。

本セミナーは受付を終了いたしました

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年11月08日(木) 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 ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・機械学習・異常検知に取り組んで間もない方
・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
・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・異常検知の基礎
・代表的な教師なし学習の理論的背景と実運用の指針(PC実習を通して)
・機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用の指針(PC実習を通して)
プログラム

1.機械学習の概要
  (1).ビッグデータ時代
  (2).機械学習とは?
  (3).最近の例
  (4).機械学習の分類
  (5).教師あり学習
     a.識別
     b.回帰
  (6).教師なし学習
     a.モデル推定
     b. パターンマイニング
  (7).半教師あり学習
  (8).深層学習(ディープラーニング)
  (9).強化学習
  (10).機械学習の基本的な手順
     a. 前処理
     b.次元の呪い
     c.主成分分析による次元圧縮
     d.バイアスとバリアンス
     e.評価基準の設定:クロスバリエーション
     f.簡単な識別器:k-近傍法
     g.評価指標:F値,ROC曲線
     h.k-近傍法を用いた実習:機械学習の基本的な手順の確認

2.教師なし学習(1):クラスタリング
  (1).クラスタリングとは?
  (2).階層型クラスタリング
  (3).k-meansクラスタリング
  (4).ガウス混合モデルによるクラスタリング
  (5).クラスタリング妥当性指標
  (6).k-means法を用いた実習

3.教師なし学習(2):可視化と自己組織化マップ
 (1).可視化の形式化
 (2).古典的な可視化法」
     a.主成分分析による可視
     b.多次元尺度構成法による可視化
     c. Sammon’s mapping
 (3).グラフによる埋め込み法
 (4).自己組織化マップの概要
 (5).自己組織化マップのアルゴリズム
 (6).自己組織化マップを用いた実習

4.異常検知
 (1).異常検知の基本的な考え方
 (2).性能評価の方法
 (3).ホテリング理論による異常検知
 (4).非正規データからの異常検知
     a.k-近傍法
     b.One-class Support Vector Machine
     c.Local Outlier Factor
 (5).時系列データに対する異常検知
 (6).Local Outlier Factorを用いた実習

5. 異常検知の応用例紹介
  ・ 回転機器の振動データに対する異常検知

キーワード 6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 AI・機械学習データ解析データ分析
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100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
こちらのセミナーは現在募集を締め切っております。
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