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【書籍】機械学習・ディープラーニングによる“異常検知”技術と活用事例集(No.2181)【試読できます】

「機械学習・ディープラーニングによる“異常検知”技術と活用事例集」書籍写真

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製品ニュース   掲載開始日: 2023-01-11 00:00:00.0



★ 機械学習・異常検知手法の特徴、メリット、デメリットと適切な選び方、使い方を詳解！

★ 「判定根拠の説明」、「異常データの収集」、「誤判断」、「学習データの信頼性」問題にどう対応するか！

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■　目　次
第１章　異常検知に必要な機械学習・ディープラーニングの基礎知識とポイント
第２章　根拠を説明可能な人工知能の開発とその導入、活用の仕方
第３章　AI(機械学習)に対する品質の考え方と検証技術
第４章　工場・プラントにおけるIoT、AI導入と異常検知・故障予知システムの作り方
第５章　インフラ設備へのIoT、AIによる異常検知
第６章　ディープラーニングによる異常検知技術と外観検査への活用
第７章　機械学習による医療応用と異常検知の試み
第８章　電気機器、車載機器における異常検知

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●発刊：2022年12月27日 ●体裁：A4判 560頁
●執筆者：70名 ●ISBN：978-4-86104-913-2
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【試読できます】～工場・プラント、インフラ設備、外観検査、医療、電気機器、車載機器～

書籍名：機械学習・ディープラーニングによる“異常検知”技術と活用事例集 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ★ 機械学習・異常検知手法の特徴、メリット、デメリットと適切な選び方、使い方を詳解！ ★ 「判定根拠の説明」、「異常データの収集」、「誤判断」、「学習データの信頼性」問題にどう対応するか！ －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ■　本書のポイント １．データ収集、データセット作成の負担をどう軽減するか！ ２．特徴量抽出のため、どのようにデータを集め、加工するか！ ３．AIのブラックボックス問題！ ４．AIの品質保証をどう考えるか！ ５．工場・プラントにおける状態監視保全の構築！ ６．物理モデル、デジタルツインによる機械の診断、制御手法！ ７．回転機械における欠陥の早期検出、余寿命推定手法！ ８．押出機における異常検知、寿命予測の具体例！ ９．社会インフラの劣化・異常の評価！ １０．外観検査のデジタル化、自動化のポイント！ １１．医療分野における異常検知とその使い方！ １２．自動車の異常検知、車載ネットワークへの侵入検知！

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