セミナー


【事例で学ぶ】機械学習による「異常検知」入門
~低コストで導入できる、機械学習を用いた「異常検知」を事例で学ぶ~

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開催主旨

 IoT時代の到来により、現実世界の大規模データをリアルタイムで取得できるようになってきました。これらの大規模データは、異常の予測・検知に役立てられる可能性を秘めており、この異常の予測・検知の実現によって、大規模システムの安定運用や最適制御、経済的な保守計画を立案することができます。従来、異常検知の技術は信頼性工学や統計分野で扱われてきましたが、近年の機械学習の発展を背景に、大量のデータの中に含まれる様々な異常を機械学習アルゴリズムが発見し、異常を検知する実用的なアプローチが注目されています。
 本セミナーでは、様々な異常検知の考え方から、異常検知に利用される主な機械学習とその理論・応用について紹介し、機械学習による異常検知の全体像をつかむことを目的とします。

こんな方にお奨め
・AIによる現場の「異常検知」の全体像を学びたい方
・ディープラーニングのためのデータ収集に苦労されている方
(本講座では主にサポートベクトルマシンの活用による異常検知術を解説します)

概要

日時 2019年 11月 29日(金)10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料

44,000円(資料含む、消費税込)
※同時複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。

主催 日刊工業新聞社
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プライバシーポリシー
お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

小野田 崇 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

 1.異常検知概論&機械学習概論
 (1)異常検知とは
 (2)機械学習とは
 2.異常検知に役立つ機械学習の基礎知識
 (1)判別分析(パターン識別)
 (2)回帰分析(回帰予測)
 (3)クラスター分析(クラスタリング)
 3.異常検知の手法
 (1)異常識別
 (2)外れ検知
 (3)変化検知
 4.機械学習を利用した異常検知

 (1)異常検知に利用できる主な機械学習

     a)ニューラルネットワーク
     b)サポートベクトルマシン
 (2)異常検知
     a)正規分布の場合
     b)非正規分布の場合

 5.応用事例と異常検知の将来
 (1)配電柱腕金のさび画像に基づく異常診断
 (2)油中ガス分析データに基づく電力用変圧器内部異常検知
 (3)水力発電所における異常予兆検知
 (4)その他の異常検知
 6.まとめ
 (1) 機械学習による異常検知の将来
 (2) 機械学習を利用するのにあたって

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