開催日時:5月27日(金)19:30〜20:30
書籍『Pythonによる異常検知』を通じ、異常検知手法の理解を深める当勉強会。参加者同士の質問・意見交換、ディスカッションをメインに読み進めていく1時間です。
この回では、第4章「深層学習による異常検知」を取り上げます。
第4章 深層学習による異常検知
4.1 深層学習フレームワークReNomを用いた異常検知
1 seq2seqを用いた人工データに対する異常検知
2 seq2seqを用いた心電図データに対する異常検知
3 生成モデルanoGANを用いた画像データに対する異常検知
4 LSTMを用いた心電図データに対する異常検知
4.2 深層学習による異常検知の応用事例
1 表面検査
2 故障評価
4.3 異常解析分野の現状と課題
1 データの高次元性と非構造多様性
2 学習結果の可読性と可視化
(曽我部 東馬 著、曽我部 完 監修,『Pythonによる異常検知』,目次より引用, 2021/02, 発行元:オーム社,ISBN:978-4-274-22541-3)
学習共有サービス「Leranavi」やe-Learningサービス「Leranaviオンライン」、無料読書会参加者同士の質問・情報交換用Slackチャンネルも併せてご活用いただけます。
ご質問・ご相談はconnpassまたはソレイユデータ道場の申し込みフォームよりお気軽にお問い合わせください。
書籍情報

Pythonによる異常検知
曽我部 東馬 著、曽我部 完 監修