Pythonで学ぶ機械学習による異常検知入門セミナー

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

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。

◆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

◆受講対象

• 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）

◆必要な前提知識

• 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。

◆キーワード

Python,機械学習,異常,検知,教師,有り,無し,DL,強化学習,講座,研修,セミナー

担当講師

大阪大学　産業科学研究所　准教授　博士（情報科学）　福井 健一　氏

＜専門＞
人工知能・機械学習

＜略歴＞
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

＜学会活動＞
情報処理学会論文誌編集委員 (2011年度～2014年度)
人工知能学会編集委員（2014年度～2017年度）
情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用(TOM) 編集委員（2015年度～2018年度）
電子情報通信学会人工知能と知識処理研究専門委員会委員 (2017年度～)
電子情報通信学会和文論文誌D 編集委員 (2017年度～2019年度)，幹事（2020年度～2021年度）
人工知能学会理事（2020年度～2021年度）

セミナープログラム（予定）

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】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2023/9/22（金）10:30～16:30

【アーカイブ配信受講】9/26～10/3

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 44,000円 （本体価格：40,000円）

会員の方あるいは新規会員登録していただくと、下記の割引が適用されます。

• 1名申込の場合、55,000円（税込）→44,000円（税込）
• 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。

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備考

• 本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

お申し込み方法

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