【オンライン開催】『Pythonによる異常検知』読書会#5

イベント内容

次回は、第3章-4「機械学習による時系列データの解析」から第3章の最後までを取り上げます。

開催趣旨

本勉強会では、異常検知手法について理解を深めることを目的とし、下記の本を一章ずつ取り上げていく予定です。事前に予習し、コードを一通り動かしてから参加されることをオススメします。参加者同士の質問・意見交換やディスカッションをメインに進めていく予定です。

『Pythonによる異常検知』( 曽我部 東馬 著、曽我部 完 監修, 2021/02, オーム社)

※ 書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。

参加対象者

  • 異常検知手法の理解・Pythonによる実装力を高め、業務や研究に活用した社会人・学生・研究者の方
  • Pythonの基礎的な文法やJupter Notebook、Google Colaboratoryの基本的な使い方を習得されている方

参加方法

お申込者に、zoomの招待リンクをお送りさせていただきます。

勉強会の進め方

  • その日に取り扱う章を前もって各自ご自身で読み進めておいてください。
  • 勉強会では、皆で書籍の内容を確認しながら、必要に応じてGoogle Colaboratory等で実際にコードを動かしていきます。
  • ポイントごとに立ち止まって疑問点をぶつけ合い、意見交換し、理解を深めていければと思います。

※ 一人が資料準備してきて一方的にレクチャーする形式ではなく、参加者同士インタラクティブにディスカッションしながら進めていきます。

書籍の紹介文(https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274225413/)

本書では、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説していきます。
機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、時系列データを分析する際の手法と注意点(第3章)や、深層学習を用いた応用例(第4章)といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。

機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、Pythonのコードが付いています。
自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。

参加者同士の質問・情報交換

Scribble Osaka Lab(SOL)のSlackワークスペースで、参加者同士の質問・情報共有用チャンネルを設けております。参加ご希望の方は、申込みフォームで招待メール送り先のEmailアドレスをお教えください。

その他

ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。

公式HP:https://soleildatadojo.com/
Facebookページ:https://www.facebook.com/soleildatadojo/

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。