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Pythonを用いた時系列データの異常検知

イベント内容

Pythonを用いた時系列データの異常検知

気温や株価、センサーなど用途の幅の多い時系列データ。これらのデータが異常を起こした場合は即座に対応したいが現状の手法は固定値を設定して検知しているのみ・・・このような状況にある方に向いているイベントになります。 本イベントでは

  • 時系列データの種類
  • 時系列データのクリーニング
  • 時系列データの異常検知
  • 異常検知手法の評価方法
  • ハンズオンによる異常検知体験

上記を提供して、固定値設定でしか対応していない異常検知から一歩先をいく異常検知ができるようにしていきます。

開催概要

想定参加者ターゲット

  • pythonを使用して異常検知をできるようになりたい方
  • 事前準備(後述)を勉強会当日までに実施し、事前準備したノートPCを当日持参できる方
  • pythonの基本的な文法を理解している方

LT枠について

LTをしてくださる方に別途参加枠を設定させていただいています。LT参加者の方は申込時のアンケートにLTの内容がわかるタイトルを書いていただくようお願いいたします。

タイムスケジュール

時間 内容 発表者
18:30-19:00 受付&ネットワーキングタイム 参加者全員
19:00-19:10 [本編開始] Tech-Circleの説明 @shiraco
19:10-20:40 時系列データを用いた異常検知 @SnowMasaya
20:40-20:45 LT1: SMOTEを用いた不均衡データのアルゴリズムの種類と比較 @HikaruMatsuoka
20:45-20:50 LT2: シンプルにはじめる異常検知(仮) @dakuton
20:50-20:55 LT3: 428倍の花粉と異常検知 @tereka114
20:55-21:05 アンケート & 次回の案内 全員
21:05-21:15 片付け スタッフ

※ タイムスケジュールは当日の進行状況により多少前後する可能性があります。ご了承下さい。

内容詳細

事前準備(当日まで)◆事前準備のお願い◆

今回は各自PCをお持ち込みいただき、そのPC上でハンズオンをしていただくことを想定しております。当日のハンズオンをスムーズに進めるため、事前に以下の準備をお願いします。

もし不明点があればこちらより、お問い合わせください。

受付&ネットワーキングタイム

ネットワーキングタイムということで本編開始の30分前に会場を開放します。 この時間に、参加者同士での交流(名刺交換やFacebookの友達申請など)やハンズオンの準備等実施していただければと思います。

ハンズオン内容

講演者: @SnowMasaya

時系列データの異常検知に関して、データの特徴から、クリーニング、異常検知手法、評価、発展手法まで紹介して、簡単な時系列データにおける異常検知を体験してもらいます。

LT ◆発表者募集!◆

LT(5分枠)大会を予定しています。異常検知に関連することならなんでも OK です。 希望者は「タイトル」を添えてLT枠よりお申込み下さい。LT発表者は抽選ではなく、先着順での参加となります。

Tech-Circleとは?

こちらをご一読ください。 「技術に触れてきっかけづくりを」をコンセプトとして開催する勉強会です。 Tech-Circleでは「インフラ技術」・「機械学習技術」・「アプリケーション開発技術」の3つの軸をテーマとして勉強会を企画しています。

過去のTech-Circleの勉強会

過去のイベントはこちら

連絡先

ご質問等はTwitterにて @ike_daiもしくは@shiracoまでご連絡ください。

ハッシュタグ

このイベントのハッシュタグは #techcircleja です!

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
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※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。