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イベント

【東京会場セミナー 6/14】機械学習による異常検知入門~PyCaretによる異常検知ハンズオン~

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研究開発マネジメント:セミナー  / 2024年04月03日 /  化学・樹脂 試験・分析・測定 建設・プラント
イベント名 機械学習による異常検知入門~PyCaretによる異常検知ハンズオン~
開催期間 2024年06月14日(金)
10:30~16:30
会場名 技術情報協会セミナールーム
会場の住所 東京都品川区西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8階
地図 https://www.gijutu.co.jp/doc/company_map.htm
お申し込み期限日 2024年06月13日(木)15時
お申し込み

<セミナー No.406502>

 

【東京会場セミナー】

機械学習による異常検知入門

~PyCaretによる異常検知ハンズオン~

 

★初級者に最適!実際に動かして理解するハンズオンセミナー!
★異常検知の基本から特徴量抽出、プログラミングまで易しく解説します!

 

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■講師
横浜国立大学大学院理工学府 教授 濱上 知樹氏

 

■聴講料
1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくはお問い合わせください。

 


プログラム                                                                                   

【講演趣旨】 
異常検知は、機器の故障検知、予防保全、医療における検診・検査などに不可欠な技術です。その中でも、専門的な異常検知をAI(機械学習)で自動化・高度化することが注目されています。特に、正常サンプルに対して異常サンプルが極めて少ない場合、機械学習による異常検知は大きな力を発揮します。このセミナーでは、多くの需要がある機械学習アルゴリズムを用いた異常検知について、背後にある基本的な考え方と様々なアルゴリズムを理解し、PyCaret(※)を使った簡単なプログラミングによって異常検知を実践し、人工知能による異常検知の全体像をつかむことを目指します。
※オープンソースのPythonライブラリ。わずかなコードで高度な機械学習を実現できます。本セミナーは、Google Colabを使用して、Pythonプログラミングの経験がない方でも、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

【講演項目】
1.イントロダクション
2.実習環境の準備
  2.1 GoogleColabとPyCaretインストール
3.異常検知概論
  3.1 異常検知の歴史
  3.2 機械学習による異常検知のフレームワーク
  3.3 線形・非線形処理と異常検知
4.異常検知のための基本的な特徴抽出法
  4.1 特徴量と次元,多様体仮説
  4.2 距離
  4.3 基底分解 (主成分分析,フーリエ分析,ケプストラム分析,
              ウェーブレット,非負行列因子分解, etc.)
  4.4 系列データの特徴抽出 (AR, MA, ARMA, ARCH, GARCH, HMM)
  4.5 画像データの特徴抽出 (CHLAC, CLAFIC, etc)
5.異常検知の統計的理解
  5.1 分布 (正規分布,混合分布,カイ二乗検定)
  5.2 異常度 (対数尤度,情報量,ネイマン・ピアソン決定則)
  5.3 性能指数 (正解率,適合率,再現率,F値,ROC,AUC)
6.機械学習による異常検知(1)
  ~線形処理によるアルゴリズムとプログラム
  6.1 k近傍法(KNN)
  6.2 局所外れ値因子法
  6.3 ABOD: Angle Based Outlier Detection
  6.4 ヒストグラムベース異常検知
  6.5 PCA: Principal Component Analysis
  6.6 部分空間法ベース異常検知
7.機械学習による異常検知(2) 
  ~非線形処理によるアルゴリズムとプログラム
  7.1 One class SVM
  7.2 オートエンコーダによる異常検知
  7.3 VAE による異常検知
  7.4 isolation forestによる異常検知
  7.5 LSTM による異常検知
  7.6 Deep learning(CNN)による異常検知
  7.7 リザバーコンピューティングによる異常検知
  7.8 ano-GAN による異常検知
  7.9 その他最新の異常検知(Attention, Transformer)
8.応用事例
  8.1 異常検知システム設計ワークフロー
  8.2 応用事例
9.まとめ
【質疑応答】
 

セミナーの詳細についてお気軽にお問い合わせください。

 

2名以上同時にお申込される場合、2人目以降の方の情報は、

【弊社への連絡事項がございましたら、こちらにお書きください】欄に

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