セミナー


はじめての機械学習を用いたIoTデータ分析
―良品不良品判定・故障診断・予防保全の具体的な進め方を学ぶ

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開催主旨

 各種センサ類の低価格と、工作機械や周辺装置のIoT(Internet of Things)対応により製造まわりの大規模データの取得・蓄積が容易となっています。これに伴い、大規模データ分析を生産設備の故障予測や異常検知などに役立てることで、不良クレームゼロを達成している現場が見られます。一方で、工場のIoT化に取り組んだものの、時系列データ分析をはじめデータ分析にかかる知見が不足し、中小製造業を中心に大規模データを有効活用できていない現場も多数あります。
 本講座では、プログラミング不要の機械学習ソフトウエア「RapidMiner」(無償版)を用いて、時系列データなどを題材に「IoTデータ分析」を速習します。RapidMinerはデータサイエンティストが行うデータ可視化から機械学習モデルの作成、精度検証まで容易に行えます。ハンズオンを通じて統計学習および機械学習に加え、各種データ分析に必要なノウハウを体系的に学びます。具体的には、ロボットモータの予防保全やセンサデータを用いた良品・不良品判定、モータの故障診断の進め方を体得します。

【受講対象】
IoTデータ分析を始めたい方、時系列データ分析で課題を抱える方
機械学習・故障予測をはじめ製造現場で役立てたい方
Pythonなどの分析の効率化を図りたい方 ほか

※本講座では、機械学習ソフトウエア「RapidMiner」(無償版)を使用します。開催2週間前にダウンロードサイトとサンプルデータをご案内いたします。

概要

日時 2019年 12月13日(金)10:00~17:00
会場 日刊工業新聞社 大阪支社 セミナールーム
受講料

44,000円(サンプルプログラム等込み、消費税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。
※1社複数名のご参加の場合、2人目より10%割引39,600円(税込)致します。
  ただし、同セミナーを受講される場合のみ適用させて頂きます。

主催 日刊工業新聞社
協力 KSKアナリティクス
お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

岡地 祥希 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 大阪支社
セミナールーム
大阪市中央区北浜東2-16
セミナー会場案内図

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プログラム

1.データ分析と機械学習
1-1 データ分析プロジェクトの進め方
1-2 データ分析に必要なスキル
1-3 教師あり学習と教師なし学習
2.機械学習ことはじめ
2-1 機械学習を正しく使うために
2-2 機械学習でよく使う用語
3.RapidMinerを用いたデータ分析プロセス
3-1 RapidMiner の基本
3-2 データの読み込み
3-3 データの前処理
3-4 モデルの作成
3-5 プロセスの保存
4.時系列データ分析の基礎
4-1 ウインドウイング
4-2 特徴量の抽出
5.回帰分析
5-1 単回帰分析
5-2 重回帰分析
5-3 ダミー変数の作成
5-4 回帰分析の評価
6.決定木分析
6-1 決定木のつくり方
6-2 決定木の構築基準
6-3 決定木の枝刈り(剪定)
7.モデルの精度と評価
7-1 正答率・精度・再現率
7-2 過学習の課題と対処法の考え方
7-3 分割検証と交差検証
8.K近傍法(k-NN)による分類
8-1 k近傍法のしくみ
8-2 変数の選択
8-3 値の標準化
9.データ分析の実践テクニック
9-1 欠損値の処理
9-2 不均衡データの処理
9-3 サンプリング
9-4 ハイパーパラメータの最適化
10.そのほかの分類モデル
10-1 ニューラルネットワーク
10-2 サポートベクターマシン
(ハンズオンでの実習内容)
実践ケース1 ロボットモータの予防保全
実践ケース2 モータの故障診断
実践ケース3 良品不良品の判別

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