Pythonによる機械学習の基礎と異常検知への応用
　　（PC実習つき）

受講対象
　・全業種
　・技術開発部門
　・入社数年から中堅社員
予備知識
　・高校卒業程度の数学の知識（微分、確率・統計、行列計算等）
　・プログラミングの経験（Pythonでなくても良い）
　・参考書：「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」翔泳社
　　　　　　　　（初めて機械学習を学ぶ方は読んでおいて下さい）
習得知識
　1)機械学習・異常検知の基礎
　2)クラスタリングの理論的背景と実運用の指針（ＰＣ実習を通して）
　3)機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用の指針（ＰＣ実習を通して）
持参品　
・ノートPC
 PCの使用環境：
　1)「Windows 7, 8, 10, Mac OSX」のいずれでも構いません．
　2) 32ビットの場合は32ビット版Anacondaをインストールして頂けば一応動きますが，
     かなり遅いと思われますので、64ビットを推奨します．

実習に使用するノートPCに以下のソフトを事前インストールお願いします
・Anaconda (Python 3.6 version)
https://www.anaconda.com/download/

※下記somocluにはPython 3.6が必要です．
新規インストールの場合は，Anaconda（Python 3.7）をインストール後，3.6にダウングレードしてください．
ダウングレードの方法は，Anaconda Prompt (Win)，もしくはターミナル（Mac）を立ち上げ，
$ conda install python=3.6
を実行するとダウングレードできます．

・somoclu
同様に，Anaconda Prompt (Win)，もしくはターミナル（Mac）から
$ pip install somoclu
を実行してインストールしてください．
※サンプルプログラムは事前送付します

講師の言葉
　近年、産業界の様々な領域で機械学習の利活用が進んでいますが、実応用においては機械学習の
正解情報が明らかなデータばかりではありません。その場合、観測データのみから規則性を抽出したり、
異常を検出したりすることが重要になります。
　そのような技術として本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、また
「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた簡単な実習を交えて機械学習の理解を
深めます。これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。
　最後に異常検知の応用例として、回転機器の振動データに対する異常検知の研究事例を紹介します。
　数式による説明は最低限に留め、なるべく直感的に理解できるにように説明します。　また、サンプルプログラムに関しても解説を行います。