『Pythonで学ぶ時系列解析・機械学習の活用』

〜基礎分析・説明モデル・予測や異常検知への機械学習〜


  《講師》 鈴木智也 (CollabWiz代表)  図解による分かり易さを重視し解説します!
  《時間》 実施時間はご都合に合わせます
       ・1日間 6時間コース (Pythonは概要のみ)
       ・2日間 12時間コース (Pythonもしっかり演習)

メッセージ
初学者大歓迎です.時系列データ分析にとって重要なポイントを1日〜2日で整理します.
数学的な厳密さよりも分かり易さを重要視するため,市販テキストとは異なるアプローチで解説します.
さらに具体的なデータ・プログラム・実行結果を示し,図解を多用します.
プログラムは全て配布しますので,復習やご自身の業務にご活用いただけます.
Python未経験でも構いません.デモプログラムは極力シンプルに記述します.
ライブラリーを用いた便利な方法や,フリーソフトRと連携することでPythonが苦手な項目についてもサポートします.
本セミナーは「Pythonで学ぶ多変量統計学・機械学習の基礎」の応用編です.

受講対象
 ◆データ解析や機械学習にご関心がある方
 ◆短期集中でポイントを理解したい方
 ◆実際にデータ解析に携わっている方
 ◆数式ばかりの教科書にお困りの方
 ◆PythonやR言語にご関心がある方

習得知識
 ◆時系列データの特徴を定量化できる
 ◆時系列データの法則を定式化できる
 ◆機械学習によって予測モデルを構築できる
 ◆集団学習によって予測モデルを高度化できる
 ◆デモプログラムをご自身の業務に活用できる

セミナー内容
1.時系列データの特徴を調べる(統計的分析)
 (1) ランダムか?法則的か?
  a. 確率論的モデルと決定論的モデル
  b. その判別方法(法則性の可視化)
 (2) 過去は未来に影響するか?
  a. 相関性と非独立性(非線形相関)の違い
  b. 非独立性の確認(連検定,BDSテスト,相互情報量)
  c. 相関性の確認(相関係数,自己相関関数)
  d. 疑似相関に注意 (偏相関係数)
  e. 偏自己相関関数
 (3). 他から影響を受けるか?
  a. 同時刻の関係(相関性と非独立性の違い)
  b. 時間遅れを伴う関係(相関性と因果性の違い)
  c. 相関性の確認(相互相関関数)
  d. 因果性の確認(移動エントロピー,グランジャー因果テスト)

2.時系列データの変動パターンを数式で表現する(時系列モデル)
 (1) ランダムウォーク
  a. 確率的トレンドと確定的トレンド
  b. 定常性と非定常性
  c. 定常化と単位根検定
  d.トレンド成分と季節成分の分解
 (2). 平均値 (期待値) の推定
  a. AR(自己回帰)モデル
  b. 過学習を防ぐAIC (赤池情報量基準)
  c. ARMA(自己回帰移動平均)モデル
  d. ARIMA(自己回帰和分移動平均)モデル
  e. SARIMA(季節自己回帰和分移動平均)モデル
  f. 残差診断
 (3). 分散値 (リスク) の推定
  a. ARCH モデル
  b. GARCH モデル
  c. ARIMA-GARCH モデル
 (4). 将来予測への応用
  a. モンテカルロシミュレーションによる長期予測
  b. 残差の時間構造も考慮する方法
 (5). 異常検知への応用
  a. 予測モデルを使わない方法
  b. 予測モデルを使う方法
  c. 検知閾値の決め方

3.機械学習で学習力を強化する(非線形モデル)
 (1) 線形モデルと非線形モデルの違い
  a. 重回帰分析から「非線形重回帰分析」へ
  b. 最も手軽なのに高性能な「k近傍法」
  c. 機械学習の失敗につながる「次元の呪い」
  d. 交差確認法 (CV法)
  e.モデルパラメータとハイパーバラメータの違い
 (2) ニューラルネットワーク
  a. 単一ニューロンモデルの学習則(最急勾配法)
  b. ニューラルネットワークの学習則(誤差逆伝播法)
  c. 多層ニューラルネットの問題点(勾配消失問題,過学習)
  d. 深層学習(ディープラーニング)を可能にしたオートエンコーダ
  e. 再帰型ニューラルネットワーク(RNN,LSTM)
 (3) 決定木
  a. 因果関係が分かりやすいIf−Thenルール
  b. 情報エントロピーを低下させる
 (4) 集団学習
  a. 多数決で予測精度を向上させる(集合知)
  b. 予測精度が向上する理由(集合知定理)
  c. いろいろな集団学習 (バギング, ランダムフォレスト, 勾配ブースティング)
  d. バイアス・バリアンス分解
  e. 自信度の推計(コンセンサスレシオ)
 (5) 機械学習による異常検知
  a. 各種方法の実装例
  b. ライブラリーで機械学習を切替える

付録資料
 (1) Pythonの基本操作ガイド
 (2) Rの基本操作ガイド
 (3) PythonとRを連携して使うテクニック