統計解析と機械学習による異常検知【提携セミナー】

統計解析と機械学習による異常検知セミナー

統計解析と機械学習による異常検知【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

笛田 薫 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

〇自動運転などをはじめとして必要とされる「説明できるAI」などの

ポイントを踏まえながら、統計・機械学習で異常検知を行うための

基礎知識・活用の方法を解説。

〇異常のデータが多い・少ない・データがない時に取るべき手法、

そもそも異常データを集める際の注意点など、実務に役立つ内容となっています。

 

統計解析と機械学習による異常検知

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

データから、常とは異なるものを発見する「異常検知」のさまざまな手法について、複雑な数式は使わずに、その考え方、手法の使い分け、実行方法について解説します。

 

◆受講後、習得できること

  • 異常検知のための各手法の考え方と使い分け
  • 誤検知確率の評価と対処法
  • 異常検知実装時のポイント

 

◆受講対象者

  • 異常値を含むデータをお持ちで、その中からのデータから異常の検出方法にお困りの方
  • 最近の機械学習手法の概略に興味のある方
  • 異常検知を取り入れたいとお考えの方

 

◆必要な予備知識など

  • 特に必要ありません。

 

◆講演中のキーワード

判別分析、サポートベクターマシン(SVM)、One Class SVM、マハラノビスの距離、MT法、ROC曲線

 

担当講師

滋賀大学 データサイエンス学部 教授
兼 データサイエンス教育研究センター長 笛田 薫 先生

 

セミナープログラム(予定)

1. 異常検知を行う際に必要な機械学習と統計の基礎知識
1) 統計と機械学習で何ができるのか
2) 具体例を交えたデータ活用のプロセス
3) モデルの説明性と精度
4) 教師あり学習と教師なし学習
5) 回帰モデル
a) 訓練データと評価データ
b) 交差検証法による変数選択
c) 多重共線性による悪影響とその対処法
d) どのモデルを使用するかのポイント
6)決定木
7)クラスタリング
a) 判別分析とクラスター分析の違い

 

2.異常検知の考え方
1) 異常例のデータがある場合:判別分析
a) 判別分析の過学習
2) 異常例のデータがない場合:外れ値検出
3) 異常例が少ない場合:ベイズの公式
異常例が少ないと生じる問題とその対処法
4) 異常度の決定:性能評価と閾値の設定
a) 異常の見逃しを避ける閾値設定のポイント
b) 正常標本精度
c) 異常標本精度
d) ROC曲線
5) データの集め方の注意点

 

3.機械学習・統計による異常検知の各種手法、およびそれぞれの応用事例
1) 異常例のデータがある場合:判別分析
a) ロジスティック回帰
b) 線形判別と2次判別
c) サポートベクターマシン(SVM)
2) 異常例のデータがない場合:外れ値検出
a) 正規分布を用いた単変量異常検知
b) 多変量異常検知:マハラノビスの距離とMT法
c) One Class SVM

 

4. まとめ

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

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備考

  • 配布資料は、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
    お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
    それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
    テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。

 

  • 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

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