機械学習の基本と回転機器の異常検知への応用
（Pythonプログラム解説付き）
【WEB受講（Zoomセミナー）】ライブ配信/アーカイブ配信（7日間、何度でも視聴可）

１．機械学習の概要 　　

（１）．ビッグデータ時代 　　

（２）．機械学習とは？ 　　

（３）．機械学習の分類 　　

（４）．教師あり学習 　　　　　　

　　ａ．識別 　　　　　　

　　ｂ．回帰 　　

（５）．教師なし学習 　　　　　　

　　ａ．モデル推定 　　　　　　

　　ｂ．パターンマイニング 　　

（６）．半教師あり学習 　　

（７）．深層学習（ディープラーニング） 　　

（８）．強化学習 　　

（９）．機械学習の基本的な手順 　　　　　　

　　ａ．前処理 　　　　　　

　　ｂ．次元の呪い 　　　　　　

　　ｃ．主成分分析による次元圧縮 　　　　　　

　　ｄ．バイアスとバリアンス 　　　　　　

　　ｅ．評価基準の設定：クロスバリエーション 　　　　　　

　　ｆ．簡単な識別器：k-近傍法 　　　　　　

　　ｇ．評価指標：F値，ROC曲線

２．Pythonの基礎と機械学習の実装方法（Python解説） 　　

（１）．Pythonの基本的構文 　　

（２）．Scikit-learnを用いた機械学習の実装方法 　　

（３）．k近傍法による識別

３．機械学習による異常検知 　　

（１）．異常検知の基本的な考え方 　　

（２）．性能評価の方法 　　

（３）．ホテリング理論による異常検知 　　

（４）．主要な異常検知法 　　　　　　

　　a．One-class Support Vector Machine 　　　　　　

　　b．Local Outlier Factor 　　　　　　

　　c．Isolation Forest 　　　　　　

　　d. Deep Learningによる異常検知 　　

（５）．各種異常検知法の比較（Python解説）

４．回転機器の振動データに対する異常検知 　　

（１）．微小欠陥検知の事例紹介 　　

（２）．Pythonコード解説

質疑・応答

講師紹介

略歴

2005年～2010年3月　大阪大学産業科学研究所新産業創造物質基盤技術研究センター 　　　　　　　　　　

　　　　　　　　　　特任助手（職名改名により2007年より特任助教）

2010年4月～2015年6月　大阪大学産業科学研究所第１研究部門（情報・量子科学系）・助教

2015年7月～現在　同　准教授

所属学会

人工知能学会 電子情報通信学会 情報処理学会 進化計算学会