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☆異常状態を検出するための、種々の判別分析手法や異常検知手法を解説いたします!

機械学習を用いた異常判別・検知手法【大阪開催】

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セミナー概要

略称
異常検知【大阪開催】
セミナーNo.
190645  
開催日時
2019年06月03日(月)10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
大阪産業創造館 5F 研修室D
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学生: 10,800円(税込)
価格関連備考
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ・1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
また、当日学生証をご持参ください。
備考
昼食・資料付

講座の内容

受講対象・レベル
・異常値を含むデータからの検出方法にお困りの方
・データサイエンスに興味をお持ちの方
習得できる知識
・各種分析手法の特徴、目的、長所短所の理解
・分析ソフトウエアに実装された分析手法の使い分け
趣旨
 近年、多くの産業・ビジネスの場面において、特定の対象や集団を認識することや異常状態を検出することが重要になっています。例えば工業製品の良品・不良品の判定は人力では作業量に限界が生じるためコンピュータによる自動化が求められています。このような問題に対し有効とされる機械学習手法が、種々の判別分析手法や異常検知手法です。
 そこで本セミナーでは代表的な判別分析手法である線形判別分析や非線形な判別ルールに対応できる2次判別分析、さらには複雑なデータの判別を可能にするサポートベクターマシンについて講義します。また、異常検知手法についてはデータの特性(正規分布、周波数特性、相関)と閾値による異常判別からはじまり、マハラノビスの距離、LOF、one-class SVM、change finderといった分析手法について、その長短所や選択方法も含めて解説します。
プログラム
1.判別と異常検知
 1-1 教師あり学習、教師なし学習とは?
 1-2 手法の複雑さと過学習
 1-3 複雑さの選定
  (1)交差検証法
 1-4 判別機の性能評価
  (1)ROC曲線

2.異常判別:教師あり学習
 2-1 線形判別
 2-2 2次判別
 2-3 Support Vector Machine (SVM)
  (1)ハードマージンとソフトマージン
  (2)カーネルトリック

3.異常検知:教師なし学習
 3-1 正規分布を用いた異常検知:単変量の場合
 3-2 正規分布を用いた異常検知:多変量の場合
  (1)マハラノビスの距離
  (2)ホテリングのT2法
 3-3 Local Outlier Factor
 3-4 One Class SVM
 3-5 時系列モデルにおける異常検知
  (1)変化点検知
  (2)Change Finder

4.まとめ

 【質疑応答・名刺交換】
キーワード
機械学習異常検知異常判別

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