異常検知への「教師なしアプローチ」を学ぶ
クレジットカードの不正利用検知や機器の故障検知など、異常検知は私たちの日常生活に密接に関連した技術です。しかし、その重要性とは逆に、機械学習によって異常検知タスクへアプローチすることは簡単ではありません。
この講座では井手先生・杉山先生の著書『異常検知と変化検知』(講談社サイエンティフィク)を教科書に、異常検知への「教師なしアプローチ」を学んでいきます。
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クレジットカードの不正利用検知や機器の故障検知など、異常検知は私たちの日常生活に密接に関連した技術です。しかし、その重要性とは逆に、機械学習によって異常検知タスクへアプローチすることは簡単ではありません。
この講座では井手先生・杉山先生の著書『異常検知と変化検知』(講談社サイエンティフィク)を教科書に、異常検知への「教師なしアプローチ」を学んでいきます。
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クレジットカードの不正利用検知や機器の故障検知など、異常検知は私たちの日常生活に密接に関連した技術です。しかし、その重要性とは逆に、機械学習によって異常検知タスクへアプローチすることは簡単ではありません。
例えば、
などがこの難しさの理由に挙げられます。
このような困難を克服するアイデアや手法にはある程度標準的なものが存在しています。その1つは一旦正常データの傾向のみを掴んでおいて、新しいデータがその傾向からどれだけ外れているかを異常度とする「教師なしアプローチ」です。
この講座では井手先生・杉山先生の著書『異常検知と変化検知』(講談社サイエンティフィク)を教科書に、異常検知への「教師なしアプローチ」を学んでいきます。
『機械学習プロフェッショナルシリーズ 異常検知と変化検知』井手剛・杉山将著(講談社サイエンティフィク)を教科書として使用します。
井手剛・杉山将
講談社サイエンティフィク
・異常検知というタスクに親しむこと。
・異常検知のためのさまざまな機械学習アルゴリズムを知ること。
異常検知・変化検知の困難な点や異常度の定式化について解説を行います。また、最も基本的な方法であるホテリングのT2法について学びます。
初日に引き続き異常検知の最も基本的な方法である単純ベイズ法と近傍法を解説します。
この辺りから異常検知の各アルゴリズムをPython言語によるデモンストレーションを交えながら解説していきます。
混合分布モデルの推定法の一つとして、EMアルゴリズムを解説します。
カーネル法というサポートベクトルデータ記述法に用いられている手法について説明します。
フォンミーゼス・フィッシャー分布という方向データのための確率分布を導入し、この確率分布が異常検知にどう応用されるかに焦点をあてます。
フォンミーゼス・フィッシャー分布は七日目に扱う部分空間法においても重要となります。
まずはガウス過程回帰とは何であるか概要を説明します。
その後、ガウス過程回帰が自然な形で異常検知に応用できることを確認していきます。
時系列データが与えられたとき、ある時刻の時系列の状態がこれまでと比べて変化しているものなのかを調べる部分空間法を解説します。
この部分空間法を知る上で、五日目に解説したフォンミーゼス・フィッシャー分布が改めて役に立ちます。
これまではあるデータ点が異常かという問いやある時刻が時系列の変化点かという問いに注目してきましたが、ここでは各変数の異常度に注目していきます。
変数の異常度を分析する代表的な手法であるGraphical LASSOを解説します。
講座名 | 異常検知と変化検知:機械学習プロフェッショナルシリーズ解説講座第二弾 |
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担当講師 | |
開講スケジュール |
2022年5月8日(日)-6月26日(日)10:00-12:00 全8回 |
受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 |
教科書 | 井手剛・杉山将著『機械学習プロフェッショナルシリーズ 異常検知と変化検知』(講談社サイエンティフィク) ※著作権の関係上、お持ちでない場合は必ずご購入いただくようお願いいたします。著者及び出版社には、教科書として使用する許可を得ておりますが、本講座とは無関係です。 本講座に関しては弊社へのみお問い合わせください。 |
受講料 | 全8回 税込59,000円 |
お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 |
準備物 | ・筆記用具 |
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全8回 | 4回 |
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2020年前期分よりオンライン授業を録画し、授業の録画販売(アーカイブ販売)を行っております。
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本講座は開講中の講座はございません。
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講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 |
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異常検知と変化検知:機械学習プロフェッショナルシリーズ解説講座第二弾 2022年前期 |
全8回 | 内場 崇之 | 59,000円 |
年度別 講座情報
年度 | 講座情報 |
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ー | 本講座は2022年前期のみの開講です。 |
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