Pythonで学ぶ機械学習による異常検知入門セミナー【LIVE配信】

株式会社R&D支援センター福井健一氏 55,000円

本セミナーでは、機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論や手法を解説します。Pythonについても基本的な構文から説明し、機械学習ライブラリとして有名なscikit-learnを用いた実装の解説し、機械学習の理解を深めます。
さらに、回転機器の振動データを対象とした異常検知に関する講演者の具体的な研究事例紹介ならびに関連するコード解説も行います。
機械学習による異常検知について、これから本格的な勉強もしくは導入を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

習得できる知識

・機械学習全般に関する体系的理解（俯瞰的知識）
・機械学習による異常検知の代表的な手法
・上記のPythonによる実装方法

セミナーの対象者はこんな方です

・機械学習やディープラーニングに取り組んで間もない方
・これから業務で機械学習による異常検知を導入したい方
・Python等のツールを使いたい方、使いこなしたい方（Python初心者も歓迎）

必要な予備知識

・大学初等数学、情報系学部程度のプログラミング知識（Python以外でも良い）を持っていることが望ましい。

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2023/09/22 (金) 10:30～ 16:30

他の開催日・開催場所（同じ都道府県内）で探す

申込み期間

～ 2023/09/21

主催会社

株式会社R&D支援センター

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定員

30名

受講料

55,000円

開講場所

本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです
【WEB限定セミナー】 ※会社やご自宅でご受講下さい。　
ご自宅や職場のノートPCで受講できます。

講師

福井健一氏: 大阪大学　産業科学研究所　准教授　博士（情報科学）

2005年7月～2010年3月大阪大学産業科学研究所新産業創造物質基盤技術研究センター特任助手（2007年度より職名改名により特任助教）
2010年4月～2015年6月大阪大学産業科学研究所第１研究部門（情報・量子科学系）助教
2015年7月～現在同　准教授

カリキュラム、
プログラム

プログラム

1.機械学習の概要
　1.1 ビッグデータ時代
　1.2 機械学習とは？
　1.3 機械学習の分類
　1.4 教師あり学習
　　1.4.1 識別
　　1.4.2 回帰
　1.5 教師なし学習
　　1.5.1 モデル推定
　　1.5.2 パターンマイニング
　1.6 半教師あり学習
　1.7 深層学習（ディープラーニング）の発展
　1.8 強化学習
　1.9 機械学習の基本的な手順
　　1.9.1 前処理
　　1.9.2 主成分分析による次元圧縮
　　1.9.3 バイアスとバリアンス
　　1.9.4 評価基準の設定：クロスバリエーション
　　1.9.5 簡単な識別器：k-近傍法
　　1.9.6 評価指標：F値，ROC曲線

2.Pythonの基礎と機械学習の実装方法（Python解説）
　2.1 Scikit-learnを用いた機械学習の実装方法
　2.2 k近傍法による識別

3.機械学習による異常検知
　3.1 異常検知の基本的な考え方
　3.2 性能評価の方法
　3.3 ホテリング理論による異常検知
　3.4 主要な異常検知法
　　3.4.1 One-class Support Vector Machine
　　3.4.2 Local Outlier Factor
　　3.4.3 Isolation Forest
　　3.4.3 Deep Learningによる異常検知
　3.5 各種異常検知法の比較（Python解説）

4.回転機器の振動データに対する異常検知
　4.1 転がり軸受の微小欠陥検知の事例紹介
　4.2 Pythonコード解説

【質疑応答】

【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、ミーティング用Zoomクライアントをダウンロードして下さい。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。セミナー開始直前のトラブルについては対応いたしかねますのでご了承下さい。

３．開催日の数日前に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下さい。

セミナー参加費
支払い方法

銀行振込か会場にて現金でお支払いください。

銀行振込みの場合、原則的に領収書は発行いたしません。

領収書をご希望の場合は、当日会場で受講料をお支払いください。

クレジットカードはご利用いただけません。

お知らせ

・資料付

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。

・2名同時申込の場合、合計110,000円（税込）→合計55,000円（税込）
※両名の会員登録が必要です。

持参物

受講にはWindowsPCを推奨しております。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。

・キャンセルについて
原則としてキャンセルはお受けいたしかねます。
ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。

代理の方が見つけられない場合、セミナー開催日より、
営業日で8日前までに限りキャンセルを承ります。
8日を過ぎますと欠席扱いとし、受講料の全額をお支払いいただきます。
ご欠席の場合は後日、セミナーで使用したテキストをお送りいたします。