~ 異常検知の手順、Pythonの基礎、判別モデル/回帰モデルによる異常検知、データを用いた異常検知の応用事例 ~
・異常検知の手法と業務における実践方法について、Pythonによる実習を通して習得する講座!
・データ分析手法とその活かし方・注意点を学び、データに基づく異常検知の実現に活かそう!
PCは弊社にて用意します。希望者には演習ファイルを差し上げます
~ 異常検知の手順、Pythonの基礎、判別モデル/回帰モデルによる異常検知、データを用いた異常検知の応用事例 ~
・異常検知の手法と業務における実践方法について、Pythonによる実習を通して習得する講座!
・データ分析手法とその活かし方・注意点を学び、データに基づく異常検知の実現に活かそう!
PCは弊社にて用意します。希望者には演習ファイルを差し上げます
データ計測技術やデータ分析技術の発達により様々な分野あるいは業務でのデータ活用が注目されています。インフラや設備・機器の監視業務においても、安全・安心な運用や効率的な保全計画を目的として、このような技術が注目されつつあります。
一方で、データを活用した業務運用では「データを使用することで何ができるのか、注意すべき点は何か」を正しく理解しておくことが非常に重要ですが、そのような観点は抽象的になりがちです。
本講座では、「異常検知の考え方」をご理解いただき、演習にて実際に分析をしていただくことで、皆様の業務における「データ活用の可能性」を考えるきっかけをご提供できればと思います。
受付を終了いたしました
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 |
・自動車部品、機械、設備、エネルギー、プラント、電気、計測、輸送機関連の企業の方 |
予備知識 | ・何らかの初歩的なプログラミング知識(Pythonの経験はなくても良い) |
修得知識 |
・データ分析技術の概要 ・データに基づく異常検知の手順と実現方法 ・Pythonによる異常検知のためのデータ解析の基礎 |
プログラム |
1.予知保全に関して (1).保全技術と予知保全 (2).よく聞く異常ケース
2.異常検知の手順 (1).異常検知の考え方とアプローチ (2).異常検知の手順 a.基本的な手順 b.データ理解と前処理 c.手法の検討 d.モデリング e.性能評価
3.Pythonによる異常検知(演習:2時間程度) (1).Pythonの基礎とJupyter Notebookの使用方法 (2).判別モデルによる異常検知 a.マハラノビス-タグチ法 b.1-class SVM c.オートエンコーダ (3).回帰モデルによる異常検知 a.単回帰モデル b.分位点回帰モデル
4.データ活用に関する技術の整理 (1).データ分析技術に係る技術ワード (2).統計・データマイニング・機械学習 (3).目的に応じたアプローチ選択のポイント
5.応用事例紹介 (1).プラント設備監視 (2).回転機械振動データを用いた異常検知 (3).製造設備運転データを用いた異常検知 (4).設備健全度試験結果を用いた異常検知 (5).水質検査データを用いた水質異常検知 |
キーワード | 異常検知 Python データの前処理 モデリング 性能評価 判別モデル MT法 サポートベクターマシン オートエンコーダ 回帰モデル |
タグ | データ分析、機械 |
受講料 |
一般 (1名):55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):49,500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