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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【LIVE配信】
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

セミナー概要
略称
異常判別【WEBセミナー】
セミナーNo.
210801
開催日時
2021年08月20日（金） 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
【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます　
講師
滋賀大学 データサイエンス学部 教授 博士（数理学）　笛田 薫 氏
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  33,000円 （本体価格：30,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
非会員価格：1名につき 49,500円（税込）
会員価格　：1名の場合 33,000円（税込）、2名の場合 49,500円（税込）、3名の場合 66,000円（税込）

※会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
1名で 33,000円、2名で 49,500円、3名で 66,000円へ割引になります。（←すべて税込価格）
■会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちら からミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついては こちら をご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
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)MT法の問題点と解決策
　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．異常検知の活用例紹介

 
キーワード
機械学習,異常検知,異常判別,セミナー,研修,講習
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