豊富な事例を基に、異常検知を実務活用するための勘所を把握。多くの現場で発生する課題に向けたアプローチを、実装・運用レベルで解説
●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
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基本情報
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
企業情報
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