Course
異常検知特化コース
対象者
・テーブルデータ（時系列・センサーデータ）を扱っている方 ・統計手法や機械学習を用いて異常（正常ではない）を検知したい方
Value
研修の特徴
テーブルデータ・画像データに対する異常検知の実装方法を学ぶコースです。
Goal
研修の到達点
・データの種類に合わせて、異常検知のために適切な手法を検討、実装できる状態
Time Schedule
スケジュール
| 約 7 時間 | ▪異常検知とは ・異常の種類 ・手法（外れ値検知、変化点検知、異常部位検知） ・外れ値と異常値の違い ▪統計手法を用いた異常検知 ・Z-score method ・Robust Z-score method ・I.Q.R method ・Winsorizing method ▪分類モデルに基づく異常検知 ・OneClassSVM ・Isolation Forest ▪データの距離に基づく異常検知 ・k 近傍法 ▪画像データに対する異常検知 ・AutoEncorder ▪【補足】時系列データに対する異常検知 ・AutoEncorder |
Q&A
よくある質問
Q
本コースの料金や詳細について教えてください。A
本コースの料金や詳細については、お問い合わせよりご連絡ください。お見積り書の発行も可能です。
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