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機械学習を用いた
異常検知の基礎とその適用事例

~異常検知に役立つ機械学習の基礎知識~
~異常識別・外れ検知・変化検知~
~異常検知の実用的なアプローチ~

異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその理論・応用
機械学習による異常検知技術の全体像の把握
このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2018年9月28日(金)  10:30~16:30
会場 東京・港区浜松町 芝エクセレントビル B1F KCDホール  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で48,600円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額24,300円)
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。
得られる知識・異常検知に利用できる機械学習の基礎知識
・異常検知の基礎知識
・一般的な機械学習技術
キーワード:異常検知,外れ値検知,パターン識別,判別分析,回帰予測,回帰分析,生成モデル,識別モデル

セミナー講師

青山学院大学 理工学部 経営システム工学科 教授 博士(工学) 小野田 崇 氏
【講師紹介】

セミナー趣旨

 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基本的な機械学習アルゴリズムとその理論・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。

セミナー講演内容

1.異常検知概論&機械学習概論
 1.1 異常検知とは
 1.2 機械学習とは

2.異常検知に役立つ機械学習の基礎知識
 2.1 判別分析(パターン識別)
 2.2 回帰分析(回帰予測)
 2.3 クラスター分析(クラスタリング)

3.異常検知の手法
 3.1 異常識別
 3.2 外れ検知
 3.3 変化検知

4.機械学習を利用した異常検知
 4.1 異常検知に利用される機械学習
  a)単純ベイス法
  b)k-近傍法
  c)サポートベクトルマシン
  d)ニューラルネットワーク(ディープラーニング)
  e)部分空間法
 4.2 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
 5.1 配電柱腕がねのさび画像に基づく異常診断
 5.2 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
 5.3 水力発電所における異常予兆検知
 5.4 その他の異常検知と異常検知の将来

6.まとめ

  □質疑応答□