1． 異常検知概論&機械学習概論
1.1 異常検知とは
1.2 機械学習とは
2. 異常検知に役立つ機械学習の基礎知識
2.1 判別分析(パターン識別)
2.2 回帰分析(回帰予測)
2.3 クラスター分析(クラスタリング)
3 異常検知の手法
3.1 異常識別
3.2 外れ検知
3.3 変化検知
4. 機械学習(SVM)を利用した異常検知
4.1 サポートベクターマシンの基礎
4.1.1 線形SVM
4.1.1.1 線形SVMとは
4.1.1.2 簡単な定式化
4.1.1.3 ハードマージン
4.1.1.4 データに誤りがある場合のサポートベクターマシン
4.1.1.5 ソフトマージン
4.1.2 非線形SVM
4.1.2.1 非線形SVMとは
4.1.2.2 簡単な定式化
4.1.2.3 カーネル関数
4.1.2.4 カーネルトリック
5. 応用事例と異常検知の将来
5.1 油中ガス分析データに基づく電力用変圧器内部異常検知
5.2 水力発電所における異常予兆検知
5.3 その他の異常検知と異常検知の将来
6. SVMによる油中ガス分析データに基づく電力用変圧器内部異常検知の実際
6.0 anaconda, pycharmのインストール
6.1 データの読み込み
6.2 プログラムの作成
6.3 プログラムの実行
6.4 SVMの実行
6.5 パラメータ C
6.6 カーネルSVMの実行
7. まとめ
講師紹介
略歴：
1986年3月 国際基督教大学 教養学部 理学科 卒業
1988年3月 東京工業大学大学院 理工学研究科修士課程 原子核工学専攻 修了
1988年4月 （財）電力中央研究所 経済研究所 情報システム部 入所
1997年7月 GMD FIRST(現Fraunhofer FIRST)客員研究員（1年間）
2007年4月 東京工業大学 知能システム科学専攻 連携教授(兼務，6年間)
2012年7月 （財）電力中央研究所 システム技術研究所 副研究参事 情報数
理領域リーダー
2016年3月 （財）電力中央研究所 退職
2016年4月 青山学院大学 理工学部 経営システム工学科 教授に就任
著作：
知の科学シリーズ「サポートベクターマシン」 オーム者
「パターン認識と機械学習」（訳） 丸善出版
所属学会・協会：
人工知能学会 元理事（JSAI2018 全国大会プログラム委員長），シニア編集委員
