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(1/16)【名古屋開催】 機械学習による異常判別、異常検知手法と 長所・短所/選択方法 ~教師あり学習・教師なし学習~

【名古屋開催】
機械学習による異常判別、異常検知手法と
長所・短所/選択方法
~教師あり学習・教師なし学習~


★ 代表的な判別分析手法、異常検知手法の考え方、長所短所や選択方法とは!?
★ 異常判別・異常検知手法の使い分け、変数選択、多重共線性への対処、誤検知確率の評価と対処法

日 時 2020年1月16日(木)  10:30~16:30
会 場 愛知・名古屋市中村区 愛知県産業労働センター ウインクあいち  
12F 1207会議室
 会場地図
講 師 滋賀大学 データサイエンス学部 副学部長 笛田 薫 氏
【経歴】

1993年4月 九州大学理学部助手
2001年7月 岡山大学環境理工学部講師
2008年10月 岡山大学大学院環境学研究科准教授
2017年4月 滋賀大学データサイエンス学部教授
学位 九州大学 博士(数理学)
【専門】
数理統計学(統計的モデリング)
【WebSite】
https://www.ds.shiga-u.ac.jp/
受講料(税込) 49,500円  (会員受講料47,020円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,750円+税4,270円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,750円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

本セミナーはサイエンス&テクノロジー株式会社が主催いたします。

講演趣旨

 機械学習により異常判別、異常検知を行うことにより、人間の作業量の減少、及び人間には把握できない程のデータに基づいた判断・検知ができる。データ解析ソフトウェアや、Pythonなどのライブラリの充実により様々なデータ解析手法を簡単に実行できるようになってきたが、手法の使い分けや、解析結果が思わしくない場合の対処には手法に関する知識が必要である。
 そこで本セミナーでは、代表的な判別分析手法、異常検知手法について、その考え方、長所短所や選択方法も含めて解説する。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(1/16)【名古屋開催】 機械学習による異常判別、異常検知手法と 長所・短所/選択方法 ~教師あり学習・教師なし学習~

価格:

49,500円 (税込)

[ポイント還元 2,475ポイント~]
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講演内容

<得られる知識・技術>
・異常判別・異常検知手法の使い分け
・変数選択、多重共線性への対処
・誤検知確率の評価と対処法

<プログラム>
1.判別と異常検知
 1.1 教師あり学習、教師なし学習とは?
 1.2 手法の複雑さと過学習
 1.3 複雑さの選定

   (1) 交差検証法
   (2) 多重共線性
 1.4 異常例が少ない場合:ベイズの公式
 1.5 判別機の性能評価

   (1) 正常/異常標本精度
   (2) ROC曲線

2.異常判別:教師あり学習
 2.1 線形判別
 2.2 2次判別
 2.3 Support Vector Machine (SVM)

3.異常検知:教師なし学習
 3.1 正規分布を用いた異常検知

   (1) マハラノビスの距離
   (2) ホテリングのT2法
 3.2 Local Outlier Factor
 3.3 One Class SVM

4.まとめ


  □質疑応答・名刺交換□

留意事項

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