～ 異常検知の定式化、異常検知の代表的手法（MT法／LoF／SVDD／主成分分析）、Pythonを用いたセンサデータの異常検知の実践プログラミング ～
・異常検知の基礎からPythonを用いたセンサデータの異常検知技術まで修得し、産業機械や生産設備における異常検知の実践に応用するための講座
・異常検知のためのPython言語のコーディング例や有効な機械学習ライブラリとその活用法を修得し、機械の異常原因の特定や画像による外観検査などに活かそう！
・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。
異常検知は近年、プラントやロボットアームにおけるセンサデータを用いた状態異常の特定、画像による外観検査、取引情報を元にした異常なキャッシュフローの検知など、既にさまざまな応用が取り組まれています。しかし異常検知はその課題の身近さとは対照的に、Python言語・機械学習の数理の知識が必要です。
そこで、本セミナーでは、異常検知に興味がある初学者の方へ向けて、異常検知の概要・基礎とPython言語を用いたコーディング例のうち入門的かつ実践的なものに絞って紹介します。また、講師の経験からセンサデータの異常検知を例として取り上げ、Python言語を用いたデモを行います。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・異常検知に興味がある方や実務に取り入れようと考えている方 ・設備に取り付けたセンサのデータが有効に活用できていない企業の技術者の方 ・Python言語を用いた異常検知がうまくいっていない方 ・システム、ソフト、データ解析ほか関連企業の技術者の方 |
| 予備知識 | ・Python言語またはR言語の使用経験が少しでもあると理解しやすい |
| 修得知識 |
・異常検知の体系的な知識 ・異常検知で気をつけるべきこと・何が難しいかの理解 ・Python言語による異常検知の入門的なコーディング |
| プログラム |
１．異常検知の基礎 （１）．異常検知とは ａ．異常検知の定式化 ｂ．異常検知の課題が持つ特有の性質 （２）．手法の簡単なサーベイ
２．異常検知の代表的な手法 （１）．マハラノビス・田口法（MT法） （２）．Local Outlier Factor（LoF） （３）．Support Vector Data Description（SVDD） （４）．主成分分析による異常検知
３．Pythonを用いたセンサデータにおける異常検知の実践 （１）．jupyter notebookとPython言語の解説 （２）．機械学習ライブラリscikit－learnとPyODの活用方法 （３）．特徴量抽出手法 （４）．センサデータに対する異常検知の実践プログラミング（デモ） （５）．異常検知モデルの評価手法 |
| キーワード |
Python 機械学習 異常検知 マハラノビス・田口法 MT法 LoF SVDD 主成分分析 センサデータ 特徴量抽出 異常検知モデル プラント ロボットアーム |
| タグ | 統計・データ解析、精密機器・情報機器、AI・機械学習、アクチュエータ、クラウドコンピューティング、業務改善、検査、シミュレーション・解析、センサ、品質管理、バルプ・ポンプ、音声処理、画像、プラント、画像処理、画像認識、モータ、ロボット、データ分析、機械、実装、制御、設備、歯車 |
| 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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