スキルアップAIでは、これまで、『現場で使えるディープラーニング基礎講座』をもっとも高度な講座として開講してきました。しかし、実務（応用）では、そのディープラーニングや機械学習の知識をベースに、ビジネス要求を満たす観測データに対するアプローチが必要になります。
- 大阪 第１期 11/4（土）開講 隔週 14:00〜18:00
- 東京 第１期 12/5（水）開講 隔週 19:00〜22:00
本講座は、異常検知に関する基礎知識とプログラミング方法を講義とハンズオンを通して学べる講座です。
講座概要
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、業種を問わず、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ができます。
講座時間は、4時間×4日間=16時間です。（平日は、3時間×6日間=18時間）
受講対象者
機械学習およびPythonに関する基礎知識をお持ちの方
受講の前提知識レベルの目安を以下に示します。
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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)
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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。
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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。
講座の特長
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Notebook(言語はPython)を用いた演習時間があります。
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DAY1からDAY4までを通して１つの課題に取り組んでいただき、異常検知業務を模擬体験して頂きます。
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講義ではグループワークの時間を設けております。受講者どうしで議論することにより、知識を深めます。
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講座期間中は、チャットで何度でも講師に質問ができます。
講座で得られる３つのもの
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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。
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異常検知モデルをプログラミングする際の基礎技術が身につきます。
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実務において異常検知問題へアプローチする方法を身につけることができます。
参考書籍
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MLPシリーズ 異常検知と変化検知, 井出,杉山, 講談社
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入門 機械学習による異常検知, 井出, コロナ社
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データマイニングによる異常検知, 山西, 共立出版
カリキュラム
DAY1：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
DAY2：入力しかない定常データの異常検知
- 混合分布モデルによる異常検知
- 近傍法による異常検知
- サポートベクターマシーンによる異常検知
- 密度比推定による異常検知
DAY3：入力と出力があるデータの異常検知
- 回帰モデルによる異常検知
- ガウス過程回帰による異常検知
- 木モデルによる異常検知
DAY4：時系列データの異常検知
- 自己回帰モデルによる異常検知
- 近傍法による異常部位検出
- 部分空間法による異常検知
- 疎構造学習による異常検知
- 通し課題への取り組み結果の発表
ご案内概要
これまで同様、講義動画、Slack質問にも対応致しますので、少人数制での開講を考えております。
ご参加いただける期
- 大阪 開催 第1期 11/04（日）から基本隔週4回
- 東京 開催 第1期 12/05（水）から基本隔週6回
- オンライン 開催 第1期 12/07（金）から基本隔週6回
お申し込み方法
- 下記に必要情報を入力 https://share.hsforms.com/1yyLL56okRNaMqEBcKljYIg2mtef
- お申し込み完了ページに表示される“参加希望日程“を選択し、“支払いを続ける“を押下
- “連絡先情報“と請求先住所“を入力し、“支払いを右方に進む“を押下
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ご参加お待ちしております！！
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