☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『異常検知のための時系列データ解析』

〜データ分析の未経験者でもわかるように解説し、
　　サンプルプログラムで理解を深める〜

 S240227AW

　☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

開催日時：2024年2月27日（火）10:30-16:30
受 講 料：お1人様受講の場合　53,900円[税込]／1名
　　　　　1口でお申込の場合　66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

　★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
　お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。

　★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
　講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

　★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

　太田桂吾（おおたけいご）　氏　

　　　株式会社LINK．A　代表取締役

　1　機械学習／ディープラーニングの基本
　　1.1　統計の基本
　　1.2　統計と機械学習
　　1.3　異常検知

　2　機械学習の実践
　　2.1　学習の種類
　　2.2　結果の分類

　3　ディープラーニングの基礎と実践
　　3.1　機械学習とディープラーニングの違いは？
　　3.2　ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
　　3.3　サンプルプログラムで特徴把握

　4　時系列データ処理の基本
　　4.1　時系列データの定義
　　4.2　データの特性を確認する
　　4.3　データの前処理
　　4.4　自己相関と変動
　　4.5　SARIMAモデル
　　4.6　SARIMAサンプルプログラム
　　4.7　DNN（RNN）モデル
　　4.8　DNN サンプルプログラム

　5　異常検知への応用
　　5.1　異常検知の基本
　　5.2　AutoEncoder
　　5.3　AutoEncoderサンプルプログラム
　　5.4　RNN＋AutoEncoder
　　5.5　RNN＋AutoEncoderサンプルプログラム

　6　このセミナーだけで終わらせないために