～ 異常検知の手順、判別モデル・時系列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 ～
・講師の豊富な実務経験に基づいた、取り組み手順からデータ分析の活用事例までのノウハウを修得する講座！
・意外と見落とされている異常検知をすすめる上で「注意すべき点は何か」の留意点を学び、Pythonを用いたデータ分析手法を実践的に修得する特別講座！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
Pythonによる異常検知の基礎とデータ分析とその応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
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。
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 | 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 |
・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 |
| 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．異常検知とは （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） （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）．時系列モデルによる異常検知 ａ．自己回帰モデル ｂ．LSTM
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 （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
※各章ごとに質疑応答時間を設けます。また、休憩時間やセミナー後に個別のご質問もお受けいたします |
| キーワード | Python 異常検知 モデリング MT法 1－class SVM オートエンコーダ 時系列モデル |
| タグ | データ分析 |
| 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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