～ Ｐｙｔｈｏｎを用いた機械学習による時系列データ処理と異常検知プログラミング、分類分析、クラスタリングなどのパターン認識手法の基礎 ～
・Ｐｙｔｈｏｎを用いたセンサデータ処理や異常検知手法の実装技術を修得するための講座
・センサデータなどの時系列データを用いたセンサデータ処理・異常検知手法と実装法を学び、システム開発に応用しよう！
※PCは弊社で用意いたします
Pythonによるセンサデータ処理と異常検知への応用および実装プログラミング ～１人１台ＰＣ実習付～
講師の言葉
近年、工場の製作機械や車載機器、スマートデバイス、ＩｏＴデバイスなどから大量の時系列センサデータが得られるようになってきました。しかし、データに基づく自動化を行うためには、そのデータを処理し、解釈する機械学習技術が重要となります。
本セミナーでは、時系列データを用いた機械学習から、異常検知への適用について、基礎的な手法から深層学習などを用いた手法などを学びます。具体的には、分類分析やクラスタリングなどのパターン認識手法の基礎を学んだあと、それらを活用した異常検知や、系列データを扱うリカレントニューラルネットワークなどを用いた異常検知などを学びます。
さらに、Ｐｙｔｈｏｎを用いたＷｅｂ教材により、それらのプログラミング方法についても学びます。
Ｐｙｔｈｏｎプログラミングでは、基礎的なデータの読み込みから実際の分類分析、クラスタリング、異常検知手法の実行までを分かりやすく解説します。
本講座の申し込み受付は終了しました
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 | PC実習付きセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・時系列データからの異常検知、機械学習に興味のある開発者・研究者の方 ・機械学習・深層学習に興味のある開発者・研究者の方 ・時系列データ・センサデータからの異常検知に興味のある開発者・研究者の方 ・システム、ソフト、データ解析ほか関連部門の技術者の方 |
| 予備知識 | ・プログラミング経験が多少なりともある方が望ましい |
| 修得知識 |
・基本的な機械学習手法、センサデータ処理手法、異常検知手法の流れを理解する ・Ｐｙｔｈｏｎを用いた分類分析、クラスタリング、異常検知手法の実装について理解する |
| プログラム |
１．はじめに ：センサデータと異常検知 ２．機械学習によるセンサデータ処理 ３．異常検知とプログラミング |
| キーワード |
Ｐｙｔｈｏｎ 異常検知 機械学習 パターン認識 決定木 ランダムフォレスト ＳＶＭ ニューラルネットワーク クラスタリング 深層学習 ニューラルネットワーク 時系列データ |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、センサ、ITサービス、OS・言語 |
| 受講料 |
一般 (1名)：57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：51,700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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