人工知能・機械学習による異常検知・異常予兆のアルゴリズムとその応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~機械学習と異常検知、統計的異常検知、古典的異常検知、機械学習による異常検知技術 ~

人工知能による異常検知の基礎と具体的アルゴリズムをデモンストレーションを通して理解するための講座

 

異常検知の機能を、蓄積された大量のデータを学習させた人工知能によって置き換える技術を修得し、実践的な人工知能異常検知技術に活かそう! 

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講師の言葉

 

 IoT、 CPS時代の到来ともに、生産現場やセキュリティ、医療やクレジットスコアリングに至るまで、あらゆるシステム・業務に高度な異常検知のしくみが求められるようになりました。それに伴い、従来、専門家による多くの知識と経験に依存していた異常検知の機能を、蓄積された大量のデータを学習させた人工知能によって置き換える需要が増えています。

 本講義では、人工知能による異常検知の基礎理論と具体的アルゴリズムとデモンストレーションを通して理解することで、それぞれの手法の特徴や使われ方について習得します。そして、具体的な応用例を通して、実践的な人工知能異常検知に着手する準備とします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年01月26日(火) 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電気・機械・メカトロ・設備品質・生産管理・ コスト・安全
受講対象者 ・システム、ソフト、データ解析関連の技術者の方
(生産現場、セキュリティ、医療、金融ほか関連部門のシステム)
・企業等にて人工知能による異常検知の導入、応用を検討、開発を進めておられる方

予備知識 ・基本的な代数、解析、信号処理の知識
修得知識 ・様々な異常検知システムにおける適切なアルゴリズムの選択と必要な前処理の方法
・異常検知のそれぞれの手法の特徴や使われ方、具体的な応用と事例
プログラム

1.異常検知の基礎

  (1).概論

  (2).異常検知技術の歴史

  (3).異常検知の考え方

  (4).人工知能・機械学習と異常検知

 

2.統計的異常検知

  (1).サンプルの分布と外れの意味

    a.分布の意味

    b.シャノン情報量と対数尤度

    c.ホテリング理論

  (2).評価方法

    a.混同行列と性能評価指数

    b.F値とROC曲線

  (3).様々な前処理

    a.マハラノビス距離

    b.PCA

    c.混合分布

 

3.外れ検知 (古典的異常検知)

  (1).様々な外れ検知

    a.点における外れ

    b.時系列における外れ

    c.状態における外れ

  (2).外れ検知アルゴリズム

    a.最近傍法、k近傍法

    b.LOF

    c.ABOD

  (3).外れ検知の課題

    a.非線形問題

    b.球面集中

 

4.人工知能・機械学習による異常検知技術

  (1).異常検知につかわれる人工知能・機械学習の基礎

    a.ニューラルネットワークとディープラーニング

    b.サポートベクタマシン

    c.クラスタリング

    d.決定木

    e.アンサンブル手法

  (2).機械学習による実践的異常検知(pythonによるデモンストレーション)

    a.前処理(PCA、クラスタリング)

    b.オートエンコーダによる異常検知

    c.one-class SVMによる異常検知

    d.isolation forestによる異常検知 

    e.Deep Learningによる異常検知

    f.Ano-GANによる異常検知

    g.リザバーコンピューティングによる異常検知

    h.その他

 

5.応用事例

  ・異常検知技術の具体的応用・例

 

6.まとめ

キーワード 時系列異常検知 分布推定 ルール抽出 クラスタリング 回帰・予測分析 基底分解 動画像処理 部分空間法 ニューラルネット ディープラーニング オートエンコーダ アルゴリズム 時系列信号 特徴抽出 機械データ バイタルデータ 機械学習 人工知能 
タグ 統計・データ解析分析AI・機械学習SLAM・自己位置推定自動運転・運転支援技術ソフト管理検査信頼性試験・故障解析データ解析品質管理
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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