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4月

6

Pythonを用いた時系列データの異常検知

Tech-Circle #27 Anomaly Detect Hands-On

主催 : TIS株式会社

ハッシュタグ :#techcircleja
募集内容

一般枠

無料

先着順(抽選終了)
116/25

運営スタッフ枠(個別に依頼した方)

無料

先着順
6/5

LT枠 (関連技術)

無料

先着順
2/3

イベントの説明

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!

発表者

資料 資料をもっと見る/編集する

フィード

SnowMasaya

SnowMasayaさんが資料をアップしました。

2018/04/08 10:02

seiketkm

seiketkmさんが資料をアップしました。

2018/04/06 20:33

seiketkm

seiketkm さんが書き込みました。

2018/04/06 13:16

本日の #techcircleja Pythonを用いた時系列データの異常検知 は会場の都合上、抽選に当選していない方はご案内できません。後日、本日の資料及び動画がクラッシュアカデミーで公開されますのでそちらを活用ください。

seiketkm

seiketkm さんが書き込みました。

2018/04/06 13:03

LTタイトルをタイムスケジュールに反映しました。

tereka114

tereka114 さんが書き込みました。

2018/04/05 23:37

LTタイトルですが、「428倍の花粉と異常検知」でお願いします。

seiketkm

seiketkm さんが書き込みました。

2018/03/30 11:37

ちょっとだけ増席しました。

seiketkm

seiketkm さんが Pythonを用いた時系列データの異常検知 を公開しました。

2018/03/28 12:30

Pythonを用いた時系列データの異常検知 を公開しました!

グループ

Tech-Circle

ITエンジニアのためのインフラ技術と機械学習技術とかの勉強会

イベント数 27回

メンバー数 1905人

終了

2018/04/06(金)

19:00
21:05

開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません

募集期間
2018/03/28(水) 12:29 〜
2018/04/06(金) 21:05

会場

bit & innovation 2

東京都新宿区西新宿6丁目24−1 (西新宿三井ビルディング 25F)

bit & innovation 2

参加者(32人)

yasu-take

yasu-take

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

komeda

komeda

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

Clorets8lack

Clorets8lack

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

Makoto_Chaen

Makoto_Chaen

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

shuheioza

shuheioza

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

hirodiet

hirodiet

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

yun

yun

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

ishizaki-yuko

ishizaki-yuko

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

SeiyaTakata

SeiyaTakata

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

yokoom

yokoom

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

参加者一覧(32人)

補欠者(92人)

yuji_mizobuch

yuji_mizobuch

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

kenichi_mitsuki

kenichi_mitsuki

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

ntnb

ntnb

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

mela_kwsk

mela_kwsk

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

暗号通貨勉強中

暗号通貨勉強中

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

ShoheiXONO

ShoheiXONO

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

paragonable

paragonable

Pythonを用いた時系列データの異常検知 に参加を申し込みました!

usagisan2020

usagisan2020

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

cxkpx595

cxkpx595

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

kjnho

kjnho

Pythonを用いた時系列データの異常検知に参加を申し込みました!

補欠者一覧(92人)

キャンセルした人(43人)