～ 異常検知に必要な統計の基礎知識、 教師あり学習による異常判別法、教師なし学習による異常検知、異常回避のための最適制御 ～
・異常検知の各手法（過学習、多重共線性）のポイントと発生する問題の原因および対策を修得するための講座
・製造装置、機械における異常検知のための各手法の特徴と解析法を学び、システム実装に活かそう！
・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。
機械学習による異常検知技術の基礎と対策および応用・例 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
データサイエンスへの注目、必要性の高まりとともにR、Pythonのライブラリなどデータ解析環境も充実し、専門的な知識が無くても手軽にデータ解析が出来るようになっている。
しかし解析方法に関する最低限の動作原理の理解が無ければ、思うような解析結果が出ないことや、完全に誤った解析結果を得てしまうことがある。
本セミナーでは異常検知の各手法に関し、その原理を、深入りは避けつつも最低限の理論を説明する。
特に過学習、多重共線性など、頻繁に発生する問題への対策法を修得する。
本セミナーは開催日が変更になりました
6月25日（金）⇒ 7月5日（月）オンラインセミナーで行います
本セミナーは受付を終了いたしました。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・異常値を含むデータからの検出手法にお困りの方 ・最近の機械学習手法の概略に興味のある方 ・製造装置、機械、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 |
| 予備知識 | ・高校数学Ⅲ程度の数学 |
| 修得知識 |
・異常検知のための各手法の特徴、目的、長所短所 ・分析ソフトウェアに実装された分析手法の使い分け |
| プログラム |
１．判別と異常検知を行う際に必要な統計の基礎知識 ２．異常判別：教師あり学習 ３．異常検知：教師なし学習 ４．滋賀大学における活用実績（製造装置、機械） ５．まとめと質疑応答 |
| 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 ROC曲線 教師あり学習 教師なし学習 時系列モデル 多重共線性 過学習 |
| タグ | AI・機械学習、統計・データ解析、リスク管理、検査、データ分析 |
| 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本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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