~ 異常検知に適した機械学習の選択法、線形サポートベクトルマシンと非線形サポートベクトルマシン、異常識別、外れ値検知への応用技術 ~
・異常を検知する実用的なアプローチを修得し、信頼性の高いシステム開発へ応用するための講座
・異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその応用ポイントを修得し、トラブルの適切な未然防止に活かそう!
・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。
~ 異常検知に適した機械学習の選択法、線形サポートベクトルマシンと非線形サポートベクトルマシン、異常識別、外れ値検知への応用技術 ~
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・異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその応用ポイントを修得し、トラブルの適切な未然防止に活かそう!
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IoT時代の到来により、現実世界の大規模データをリアルタイムで取得できるようになってきました。これらの大規模データは、異常の予測・検知に役立てられる可能性を秘めており、この異常の予測・検知の実現によって、大規模システムの安定運用や最適制御、経済的な保守計画を立案することができます。従来、異常検知の技術は信頼性工学や統計分野で扱われてきましたが、近年の機械学習の発展を背景に、大量のデータの中に含まれる様々な異常を機械学習アルゴリズムが発見し、異常を検知する実用的なアプローチが注目されています。本セミナーでは、様々な異常検知の考え方から、異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその理論・応用について紹介し、異常検知に向いた機械学習を考えられるようになることを目的とします。
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、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・企業の現場で異常検知における課題を抱える実務者および研究開発者の方 ・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(機械、設備、プラント、構造物、システムほか) |
予備知識 |
・微分の知識 ・可能であれば確率・統計や最適化手法の基礎を知っている方が理解しやすくなります |
修得知識 |
・異常検知に利用できる機械学習の基礎知識 ・異常検知の基礎知識と応用、実用的アプローチ ・異常検知に向いた機械学習の選択知識 |
プログラム |
1.異常検知の基礎
(1).異常検知とは
(2).ホテリング理論
2.機械学習の基礎
(1).統計学と機械学習
3.異常検知に役⽴つ機械学習の基礎知識
(1).回帰分析(回帰予測)
(2).判別分析(パターン識別)
(3).クラスター分析(クラスタリング)
・ K-MEASクラスタリング
4.異常検知の手法
(1).異常識別(教師あり学習)
(2).外れ値検知(教師なし学習)
(3).変化検知(時系列データ)
・変化点検知
5.異常検知に利用される機械学習
(1).単純ベイス法
(2).k-近傍法
(3).ニューラルネットワーク(ディープラーニング)
・ ニューラルネットワークの長所と短所
(4).サポートベクトルマシン
a.SVMの学習と定式化
b.ソフトマージン
c.非線形SVM
6.線形サポートベクトルマシン
(1).線形サポートベクトルマシンとは?
(2).線形サポートベクトルマシンの簡単な定式化
(3).ハードマージン
(4).データに誤りがある場合のサポートベクトルマシン
(5).ソフトマージン
7.非線形サポートベクトルマシン
(1).非線性サポートベクトルマシンとは?
(2).非線形サポートベクトルマシンの簡単な定式化
(3).カーネル関数
(4).カーネルトリック
8.クラスサポートベクトルマシン
• Support Vector Data Description
9.異常検知
(1).正規分布の場合
(2).非正規分布の場合
10.異常検知技術の応用事例
(1).異常識別
a.配電柱腕⾦のさび画像に基づく腕金の再利用診断
b.油中ガス分析データに基づく電力用変圧器内部異常検知
・多変量解析を用いた変圧器良否判定
(2).外れ値検知
・水力発電所における異常予兆検知
・外状態データ抽出と異常予兆データの追跡
11.異常検知の将来とまとめ
(1).すぐ使えるSVM
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キーワード |
異常検知 ホテリング理論 回帰分析 判別分析 時系列データ クラスター分析 単純ベイス法 k-近傍法 ニューラルネットワーク サポートベクトルマシン 異常識別 外れ値検知 異常予兆データ |
タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、安全、ソフト管理、未然防止 |
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。 |
営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日