1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円/1口(税別) が格安となります。



『機械学習を用いた異常検知とその応用』 




 S190208A


 

  

開催日時:2019年2月8日(金)11:00-16:30

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町)

受 講 料:1人様受講の場合 46,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師

 

 河原吉伸(かわはらよしのぶ) 氏

  大阪大学 産業科学研究所 准教授(博士(工学)) / 国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター チームリーダー

 <略歴等>   2008年3月 東京大学大学院 工学系研究科 航空宇宙工学専攻 博士課程修了
 2008年4月〜2009年9月 東京工業大学 グローバルCOE研究員(計算世界観の深化と展開)
 2009年10月〜2013年3月 大阪大学 産業科学研究所 助教
 2010年5月〜2010年10月 Max Planck Institute for Intelligent Systems 客員研究員
 2010年10月〜2014年3月 科学技術振興機構さきがけ研究員(兼務,「知の創生と情報社会」研究領域)
 2013年4月〜 大阪大学 産業科学研究所 准教授
 2016年9月〜 理化学研究所 革新知能統合研究センター チームリーダー(兼務)

 上記に加え,マックスプランク研究所(ドイツ)やワシントン大学(アメリカ),チューリッヒ工科大学(スイス),南洋理工大学(シンガポール)における客員教員を経験し,これらを含めた複数の主要な海外機関とは,継続的に共同研究を行っています。

 セミナーの概要

 

 

 時系列データにおける異常検知は,プラントにおける製造過程での利用や種々のデータ解析の前処理としての利用をはじめ,データ解析における様々な場面で必要となる重要な技術です。
 本講義では,統計的機械学習に基づいた異常検知について,その基本的な考え方から,私がこれまで取り組んできたものを含む最新の方法までを,現場の人が使えるまで理解できるように紹介したいと思います。

 講義項目

1 はじめに
  1.1 機械学習とは
  1.2 機械学習の基本的な問題設定
  1.3 異常の種類
  1.4 外れ値検知と異常検知

2 異常検知の基本的な考え方
 2.1 データを用いた異常検知の流れ
 2.2 異常検知における機械学習の役割
 2.3 状況の分類と異常検知手法の選択

3 静的データにおける異常検知
 3.1 確率分布を用いた異常判定
 3.2 次元削減を用いた方法
 3.3 サポートベクトルマシンによる方法

4 時系列データにおける変化点検知
 4.1 静的データと時系列データ
 4.2 変化点検知の基本的な考え方
 4.3 静的データの異常検知手法の変化点検知への拡張
 4.4 いくつかの変化点検知手法

5 具体的な応用例
 5.1 生産業における応用事例
 5.2 医療データにおける応用事例例




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