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オンライン開催『Pythonによる異常検知』無料読書会#6

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

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