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】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

開催日時 2021/8/27(金)10:30-16:30
担当講師

笛田 薫 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:47,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:52,800円

★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。

 

★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

2021年8月27日(金) 10:30-16:30

 

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

 

受講料

【オンラインセミナー(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
【オンラインセミナー(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

 

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)。
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。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】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。

 

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