AIとARMAモデルによる時系列データ解析の基礎と活用のポイント <オンラインセミナー>

~ 時系列処理の基本、時系列の統計処理、時系列モデルと評価、AIとARMAの利用法と性能評価、応用する上での留意点 ~

・時系列解析におけるデータの前処理、各種のモデル作成法から予測に至る一貫した手順が修得出来る講座
・時系列解析における従来のARMA(自己回帰移動平均)モデルと最近注目されているAIモデルの両者の使用方法や性能の違いなどを学び、適切で効果的に活用しよう! 
・AIモデルでは、プログラムが作成できても実際に利用するには、基礎、ノウハウの蓄積が不可欠になります

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講師の言葉

 時系列解析の目的は、時間的にしかも不規則に変動する対象を分析し、将来の動向を予測することで、工学、金融などさまざまな分野で、実用的な解析および予測ツールとして役立っています。
 本セミナーは初心者にも理解できるように、基礎からその応用まで一貫して習得できるように構成しました。最近では従来のARMA(自己回帰移動平均)モデルのみならず、AI(人工知能)の方法であるニューラルネットワークモデルが注目されています。両者の使用方法の違い、データ構造に依存した性能の違いなど、具体例を用いて説明します。データの前処理から初め、各種のモデルの作成方法から予測に至る一貫した手順を学びます。特に、研究が進行中のAIモデルでは、プログラムは作成できても実際に利用するには、基礎、ノウハウを蓄積することが不可欠で、それにより深く幅広い応用が可能になります。
 初めての方はもちろん、AIを用いた最新手法を利用したいと考えている実務経験のある方にも有用なセミナーになると思います。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年06月12日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・時系列解析に興味があり、各種のデータに応用し業務に活かしたいと考えている方
・従来の時系列解析のみならず、最新のAIに興味があり、理解し応用したいと考えている方
・システム、データ分析、画像、機械、医療、電力、気象、金融ほか関連企業のエンジニアの方
予備知識 ・統計に関する基礎知識
修得知識 ・時系列解析の基礎から応用まで理解でき、従来の手法のみならず最新のAIによる新たな手法も修得できます
プログラム

1.時系列データ解析の基礎
  (1).時系列解析の概説
     a.AI(人工知能)モデル、ARMA(自己回帰移動平均)モデル等を用いたモデル作成から予測に至る手順
      ・時系列モデルの表現
      ・モデルの評価と選択
      ・時系列処理の流れ
      ・時系列データの相関
      ・時系列処理の手順
      ・データ構造とモデル構造
    b.AIモデルとARMAモデルの性能の違い
  (2).時系列の統計処理
     a.前処理、データの加工、季節変動による定常化、ボックス・ジェンキンス法等
    b.自己相関関数、偏自己相関関数など時系列の統計量の意味と計算方法
    c.モデル構築における自己相関関数の利用と留意点
    d.オーバーフィット問題
    e.データ構造の違いによるモデル選択

2.時系列モデルと評価
  (1).モデルの表現
     a.ARMAモデル、SARIMA(自己回帰和分移動平均)モデル等の構成
    b.AIモデルとしてのNN(ニューラルネットワーク)、RNN(リカレント型NN)の構成
    c.両モデルの構造上の違いとその意味
    d.モデル推定における数値的不安定性
  (2).AIとARMAの利用法と性能評価
     a.データの生成過程(線形か非線形)の違いとモデルの選択
    b.残差(1時刻先予測誤差)によるモデルの評価
    c.情報量等によるモデルの選択基準

3.まとめと展望
  (1).AIとARMAの応用例、特徴のまとめ
    ・機械の故障診断、電力需要、医療、株価、気象、地震観測など
  (2).AIの時系列モデルを応用する上での留意点と課題

キーワード ARMA  自己回帰移動平均 時系列解析 AIモデル ボックス・ジェンキンス法 自己相関関数 偏自己相関関数 SARIMA  NN ニューラルネットワーク RNN
タグ 統計・データ解析AI・機械学習ソフト管理ソフト教育データ分析ITサービス
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
オンラインセミナー
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