機械学習による異常検知・異常予兆診断技術とその応用

~ 異常検知に役立つ機械学習の基礎知識、異常検知の手法(異常識別、外れ検知、変化検知)、最新の機械学習技術 ~

・機械学習アルゴリズムから異常検知の全体像をつかみ、トラブルや事故を未然防止するための講座
・注目される異常検知・予測技術の実用的アプローチを修得し、大規模システムの安定運用や最適制御、経済的な保守計画などに応用しよう!

講師の言葉

 IoT時代の到来により、現実世界の大規模データをリアルタイムで取得できるようになってきました。これらの大規模データは、異常の予測・検知に役立てられる可能性を秘めており、この異常の予測・検知の実現によって、大規模システムの安定運用や最適制御、経済的な保守計画を立案することができます。
 従来、異常検知の技術は信頼性工学や統計分野で扱われてきましたが、近年の機械学習の発展を背景に、大量のデータの中に含まれる様々な異常を機械学習アルゴリズムが発見し、異常を検知する実用的なアプローチが注目されています。 
 本セミナーでは、様々な異常検知の考え方から、異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその理論・応用について紹介し、機械学習による異常検知の全体像をつかむことを目的とします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年12月14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 ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・企業の現場で異常検知における課題を抱える実務者および研究開発者の方
・保全、システム、品質・信頼性、工場管理、データ解析ほか関連部門の方
 (機械、設備、プラント、構造物、システムほか)
予備知識 ・微分の知識は必要です。可能であれば確率・統計や最適化手法の基礎を知っている方が理解しやすくなります
修得知識 ・異常検知に利用できる機械学習の基礎知識
・異常検知の基礎知識
・最新の機械学習技術
プログラム

1.異常検知概論&機械学習概論
  (1).異常検知とは
  (2).機械学習とは

2.異常検知に役立つ機械学習の基礎知識
  (1).判別分析(パターン識別)
  (2).回帰分析(回帰予測)
  (3).クラスター分析(クラスタリング)

3.異常検知の手法
  (1).異常識別
  (2).外れ検知
  (3).変化検知

4.機械学習を利用した異常検知 
  (1).異常検知に利用される機械学習
    a.単純ベイス法
    b.近傍法
    c.サポートベクトルマシン
    d.ニューラルネットワーク(ディープラーニング)
    e.部分空間法
  (2).異常検知
    a.正規分布の場合
    b.非正規分布の場合

5.応用事例と異常検知の将来
  (1).配電柱腕がねのさび画像に基づく異常診断
  (2).油中ガス分析データに基づく電力用変圧器内部異常検知
  (3).水力発電所における異常予兆検知
  (4).その他の異常検知と異常検知の将来

6.まとめ

キーワード 異常検知 機械学習 判別分析 回帰分析 クラスター分析 パターン識別 回帰予測 クラスタリング 単純ベイス法 近傍法 サポートベクトルマシン ニューラルネットワーク(ディープラーニング) 部分空間法
タグ AI・機械学習リスク管理データ解析未然防止設備
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200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 小田急第一生命ビル(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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