センシングデータ分析の基礎とＭＴシステムおよび機械学習（深層学習）による異常検知技術とそのポイント　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　近年では、製造現場のデジタル技術の導入が進んでおり、データサイエンスの重要性が高まっています。なかでもセンシングデータ分析は現場の可視化や効率化のみならず、設備機器の状態診断やプロセスの異常検知等の実装に欠かせないスキルです。需要が高まる一方で、過度な期待や誤解も多くデータの蓄積と機械学習手法の適用で劇的な改善が期待できるという誤った考えを持つ方は少なくありません。センシングデータ分析では、ＡＩ等の適用手法のみに着目するのではなく、課題整理、適切なデータ採取、必要十分な解析手法の選択といったアプローチが重要となります。

　本セミナーではセンシングデータ分析による異常検知の導入に向け、長年の実績を有するＭＴシステムや異常検知で活用される機械学習手法の長所・短所をＪｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋを用いて、適用結果だけでなく処理過程を含め可視化を行いながら説明いたします。

　また、センシングデータ分析の事例としてAEセンサによる異常検知の事例をご紹介します。

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