●導入として機械学習の基礎知識から始まり、各種課題に対応可能な異常検知法をそれぞれ解説
●異常検知モデル構築の各ステップ（学習モデルの構築、異常度の定義、閾値の設定）やデータ計測からモデル実装までの流れを、製造業における状態異常検出を例に解説
●実用化を目指す方へ向けた、実践的なテクニックを解説
⇒異常の定義付け、データが少ない場合の進め方、システムの評価方法等、精度向上の手法を紹介
●ＡＩを導入・活用し軌道に乗せるための社内環境整備方法
⇒海外企業の取り組みから見る、現場との連携／人材確保／システム運用時の課題解決アプローチ
●様々な分野＆取扱いデータにおける異常検知の進め方と導入活用事例【計１３項目】
・何を準備したらよいか？⇒費用対効果の検討、データセンシング手法、必要な学習データの量や種類 etc
・取得データ例と解析⇒前処理、学習データの嵩増し、時系列データ解析、特徴量抽出、評価手法 etc
・現場への適用と運用改善⇒システム構成と設計ポイント、追加学習、異常検知導入時の課題 etc
基本情報専門書籍 【機械学習を中心とした 異常検知技術と応用提案】
発刊 2019年11月26日 定価 52,000円 + 税
体裁 B5判 230ページ ISBN 978-4-86502-179-0
●曽我部東馬（電気通信大学）
●福井健一（大阪大学）
●岡田一成（日本ナショナルインスツルメンツ（株））
●堀砂織（DATUM STUDIO（株））
●朝倉高也（DATUM STUDIO（株））
●山本邦雄（MCS研究所）
●三竹治子（MTK研究所）
●大川健（ユニアデックス（株））
●椎名武史（日本ユニシス（株））
●前田俊二（広島工業大学）
●ファンチョンフィ（沖電気工業（株））
●篠田健一（凸版印刷（株））
●木村正成（（株）Ridge-i）
●神谷達夫（福知山公立大学）
●笠原亮介（（株）リコー）
●福井郁磨（MOSHIMO研）
●近藤稔（鉄道総合技術研究所）
●櫛谷優希（東京農工大学大学院）
●白樫淳一（東京農工大学大学院）
●斎藤邦彦（滋賀大学）
●松田健（長崎県立大学）
| 価格情報 | 定価52,000＋税 |
|---|---|
| 価格帯 | 1万円 ~ 10万円 |
| 納期 |
即日 ※午後3時までのお申込みで当日発送 |
| 用途／実績例 | 第１章 導入～データ分析における機械学習・統計的手法の基礎 第２章 機械学習による異常検知法 第３章 目的に応じたデータ分析手法の選定 第４章 機械学習を用いた異常検知システム構築の流れ ～データ取得からその扱い方、実装まで 第５章 異常検知における学習方法と精度向上のためのテクニック・運用改善提案 第６章 業務への導入・活用に向けた社内環境整備 第７章 現場課題解決に向けた提案及び導入活用例 |
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