●機械学習・ディープラーニングを概観・整理します。

●時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説します。

時系列データ解析と異常検知

≪時系列データの分析手法と実践のポイントを解説≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

講師は、専門の研究者ではなく、システム開発者なので、とにかく実践で使えることを第一に考えています。

前半で、機械学習・ディープラーニングを概観・整理します。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。後半は、時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説します。また、処理の違いにより、結果に対してどの程度の際が生まれるか、を実験、説明します。時系列のデータ分析作業を始めたいと思われている方に最適です。

◆受講対象者

• 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

◆必要な予備知識など

• この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。

◆講演中のキーワード

ディープラーニング
深層学習
時系列データ
異常検知
データ分析

担当講師

株式会社LINK.A　（リンクドットエイ） 代表取締役 太田　桂吾 先生

＊会場受講の方のみ：希望者は講師との名刺交換が可能です

■ご略歴：
岡山大学　文学部卒業
システムエンジニアとして25年勤務

■ご専門および得意な分野・研究：
機械学習・ディープラーニング

セミナープログラム（予定）

1.機械学習／ディープラーニングの数理・確率論
1-1.統計の基本
1-2.統計と機械学習
1-3.異常検知

2.機械学習の基礎と実践
2-1.機械学習の基本
2-2.学習の種類
2-3.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

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.データのグラフ化
4-5.自己相関と変動
4-6.ARIMAモデル
4-7.DNN(RNN)モデル

5.異常検知への応用
5-1.異常検知の基本
5-2.AutoEncoder
5-3.RNN＋AutoEncoder
5-4.サンプルプログラム

6.パラメータ推定
6-1.optunaを利用したパラメータ自動推定

7.このセミナーだけで終わらせないために

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年6月15日（木）　10:30-16:30　※途中、お昼休みと小休憩を挟みます。

開催場所

【会場受講】[東京・京急蒲田]大田区産業プラザ（PiO）6階C会議室
【オンラインセミナー】Zoomによるオンラインセミナー

受講料

●受講料：
【オンライン受講　又は会場受講：見逃し視聴なし】：1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンライン受講　又は会場受講：見逃し視聴あり】1名52,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

●本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
　録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
※会場受講の方は配布資料を会場にてお渡しいたします

＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【会場受講／見逃視聴なし】、【会場受講／見逃視聴あり】、【オンライン受講／見逃視聴なし】、【オンライン受講／見逃視聴あり】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。