概要

「データあるところに異常あり」と言われるほど、異常検知はデータ活用において普遍的に存在するテーマです。

データに潜む異常をいち早く発見できることは、不良品や故障、不正アクセスなどの様々なリスクを回避できることにつながります。様々な異常を発見するために活用できるのが異常検知という技術です。

異常検知の応用範囲は、生産ライン、システム運用、セキュリティ、マーケティング、など多岐にわたるため、異常検知技術を身につけることで、データ分析者としての活躍の場をより一層広げられることになります。

通常2ヶ月間16時間の講座として展開しているのですが、今回は、深いハンズオン内容を含まない、DAY1<異常検知入門>のみご参加のお申し込みを受け付けいたします！

• がっつり学ぶ力があるかわからないけど、概要を覗いてみたい
• 2ヶ月間学ぶのはちょっとヘビーなので、異常検知学習のきっかけを掴みたい

という方に最適な内容です。

全4回でお申し込みされる場合は、スキルアップAIの「HP 」からお申し込みください。

• DAY1を受講後、DAY2以降をお申し込みいただいても構いません
• DAY1のみの参加は、Slackでのチャット質問、講義動画の共有、宿題などには対応しておりません。

カリキュラム

• 講義 <異常検知入門>
  • 異常検知の基本的な考え方
  • 正規分布に従うデータからの異常検知
  • 非正規データからの異常検知
  • ナイーブベイズ法による異常検知
  • 時系列データの異常検知
  • 性能評価の方法
• グループワーク

＊カリキュラムは若干変更になる場合があります。

参考書籍

• MLPシリーズ 異常検知と変化検知, 井出,杉山, 講談社
• 入門 機械学習による異常検知, 井出, コロナ社
• データマイニングによる異常検知, 山西, 共立出版

前提知識

• 固有値分解、偏微分、確率・統計の基礎を理解している。(基礎数学講座修了レベル)
• データが与えられた時に、前処理から評価までの一連の流れを理解しており、どのようなアウトプットをすべきかを理解している。
• 主要なMLアルゴリズムを理解しており、データに応じて適切な手法を選択して実装することができる。

受講後のゴール

• 異常検知に関する基礎知識を身につけることができます

事前準備

Anaconda3-5.1.0以降かつAnaconda3-5.2.0以前のAnacondaがインストールされていることを前提に講義を進めますので、事前にインストールをしておいてください Anaconda3-5.2.0より新しいAnacondaはPython3.7になっています。 Python3.7は、tensorflowが公式対応していないので、Python3.6を含むAnacondaをお使いください

講師

S Ogata

建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。

会場へのアクセス方法

会場まで直接お越しください。 遅刻される場合も直接会場にお越しください。 講義時間中に出席を取ります。

受付・入場時間

開始の10分前から

当日のお持物

ご自身のノートPC

【推奨環境】 MacOSX 10.9 以上 Windows 7 以上（64bit必須） * メモリ8GB以上必須

※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。 メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。

領収書

【Paypalでお支払いの場合】 PayPal発行の受領書が領収書となります。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 当社よりの重複しての領収書発行は行えません。

【Stripeでお支払いの場合】 Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より重複しての領収書発行は行えません。

備考

• 長時間ですので、ところどころ休憩を挟みます
• 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください

運営団体

スキルアップAI

https://www.skillupai.com

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.com までお願いいたします。