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X-WR-CALDESC:データサイエンスすいすい会 第29回「IoTセン
 サーデータのお手軽な予兆分析（時系列データの自動
 機械学習と自動特徴量作成）」
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SUMMARY:データサイエンスすいすい会 第29回「IoTセンサー
 データのお手軽な予兆分析（時系列データの自動機械
 学習と自動特徴量作成）」
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85423
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nデータサイ
 エンスすいすい会\n概要\nデータサイエンスに関する雑
 談を通して、すいすいデータサイエンスを推進できる
 ような知見を貯めていくオンライン雑談会\nGRIの分析
 官リーダ他が参加してテーマについてお話します参加
 無料、お気軽にご参加ください\n\n内容\n総務省の「令
 和元年版 情報通信白書（*1）」では、2020年代には約450
 億台のIoT機器がインターネットに接続されると予測し
 ており、データ活用の可能性が拡大しています。一方
 、IoTで取得できるデータの多くを占めるセンサーデー
 タは時系列データであり、超大規模な時系列データを
 人が効率的に理解できるようにするためには、技術力
 が必要な分野になります。\n今回のすいすい会では、
 自動機械学習を用い、センサーデータを利用したイベ
 ント予測の初手をお伝えします。典型的なシナリオは
 、「ある特定のイベントの予兆としてセンサーデータ
 に特定の波形が存在することを確かめたい」というも
 のです。予兆の波形パターンが分かれば、あとはその
 予兆を検知し、様々な対応策を打つことができ、予兆
 からイベントの原因を推測することも可能な場合があ
 ります。一方、予兆の可能性のある波形のパターンは
 無数に考えられるため、それらのデータを大量に用意
 することは、自動機械学習を利用する際のボトルネッ
 クになります。このボトルネックを解消するために、
 センサーデータのような時系列の波形データに対する
 自動特徴量生成ライブラリtsfresh（*2）を使った一連の
 手順をご紹介します。\n・センサーデータから得られ
 る生データを用意・tsfreshを利用して特徴量を自動生成
 ・自動生成された特徴量を自動機械学習（例：ForecastFl
 ow）へ入れ予測モデルを構築\n具体的な事例として、車
 が通過した地面の状態を加速度センサーのみで予測す
 るタスクを紹介します。予測する地面の状態は「横断
 歩道」、「ロードマーカー」、「パンプ」、「道路の
 つぎはぎ」の 4種類です。tsfreshと ForecastFlowを組み合わ
 せることで、初心者でも、簡単に、素早く予測を行う
 ことができるということを実感していただければ幸い
 です。\n（*1）https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/
 r01/pdf/（*2）https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/\n\nナビゲー
 ター\n古幡征史Ph.D in Computer Science所属：　株式会社GRI 
 取締役経歴：　GRIにて50以上のAI\, BI\, 分析基盤構築プ
 ロジェクトをリードKPMGコンサルティング、University of S
 outhern California、ドワンゴを経て、2016年9月より現職\n\n
 スケジュール\n2022年4月13日（水）18:30～19:30\n\n参加方
 法\n時間になりましたら、下記ZoomURLよりご自由にご参
 加ください\nZoomURL：https://zoom.us/j/96152836275ミーティン
 グ ID: 961 5283 6275\n※Zoomミーティングにて行います。Zoom
 の表示名変更が必要な方は、入室の前に変更をお願い
 いたします。\n\n参加対象\nデータサイエンスに関心の
 ある方\n\n参加費\n無料\n\n過去のすいすい会\n\nすいす
 い会のアーカイブ動画はこちら\n\n各回の資料は弊社コ
 ーポレートサイトでご覧いただけます\n\n\nすいすい会
 コミュニティ\n〇自由にご参加いただけるSlackを用意し
 ています実践的に機械学習を活用するための議論やノ
 ウハウの共有を目的としていますすいすい会の内容に
 ついても活発に議論できればと思いますSlackはこちら\n
 〇GRIのTwitterでもデータサイエンス関連の情報をつぶや
 いています
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