実践!異常検知と故障予測―IBM SPSS ModelerによるIoT時系列データ活用

個数:

実践!異常検知と故障予測―IBM SPSS ModelerによるIoT時系列データ活用

  • 在庫が僅少です。通常、3~7日後に出荷されます
    ※事情により出荷が遅れたり、在庫切れとなる場合もございます。
    ※他のご注文品がすべて揃ってからの発送が原則となります(ご予約品を除く)。
    ※複数冊ご注文の場合にはお取り寄せとなり1~3週間程度かかります。
  • 出荷予定日とご注意事項
    ※上記を必ずご確認ください

    【出荷予定日】
    ■通常、3~7日後に出荷されます

    【ご注意事項】 ※必ずお読みください
    ◆在庫状況は刻々と変化しており、ご注文手続き中やご注文後に在庫切れとなることがございます。
    ◆出荷予定日は確定ではなく、表示よりも出荷が遅れる場合が一部にございます。
    ◆複数冊をご注文の場合には全冊がお取り寄せとなります。お取り寄せの場合の納期や入手可否についてはこちらをご参照ください。
    ◆お届け日のご指定は承っておりません。
    ◆「帯」はお付けできない場合がございます。
    ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
    ◆特に表記のない限り特典はありません。
    ◆別冊解答などの付属品はお付けできない場合がございます。
  • ●店舗受取サービス(送料無料)もご利用いただけます。
    ご注文ステップ「お届け先情報設定」にてお受け取り店をご指定ください。尚、受取店舗限定の特典はお付けできません。詳細はこちら
  • サイズ B5判/ページ数 291p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784489023859
  • NDC分類 417
  • Cコード C3040

内容説明

ユーザーによるユーザーのための実践書!時系列センサーデータ、大規模データ、移動体、需要予測、特徴量、MLops、Autoモデリング。

目次

第0章 基本的な使い方
第1章 異常を検知する
第2章 故障を予測する
第3章 需要を予測する
第4章 時系列データを理解しデータから新たな価値を発見する
第5章 位置情報データを活用する
第6章 予測モデルを業務で運用する

著者等紹介

小川努[オガワツトム]
本田技研工業株式会社Honda Innovation Tokyo Akasaka事業開発本部ソフトウェアデファインドモビリティ開発統括部UX・データソリューション部チーフエンジニア。1991年株式会社本田技術研究所入社。四輪開発シャーシ設計。2022年本田技研工業株式会社事業開発本部UX・データソリューション部

竹村玄[タケムラタカシ]
株式会社JALエンジニアリング技術部システム技術室信頼性管理グループ。2004年日本航空(株)に入社。成田整備事業部にて国際線航空機の整備士業務を務めたのち、(株)JALエンジニアリング技術部にて主に航空機整備に関わる技術データ管理業務に従事する。2015年より航空機の機材品質向上を目的として、「ビッグデータを用いた航空機の故障予測分析」に取り組んでいる

堀恵治[ホリケイジ]
東日本旅客鉄道株式会社JR東日本研究開発センターテクニカルセンター車両グループ。2010年に大学院を修了後、鉄鋼メーカでの勤務を経て、2014年に東日本旅客鉄道株式会社に入社。入社後は山手線のE235系車両を中心として、車両データの分析や分析チームの立上げを経験。2018年より現職にて、様々な鉄道車両に対する分析手法や分析基盤等に関する研究開発業務に従事

本田智則[ホンダトモノリ]
国立研究開発法人産業技術総合研究所ゼロエミッション国際共同研究センター(GZR)環境・社会評価研究チーム主任研究員。2005年3月東京大学工学系研究科博士課程修了、博士(工学)。2020年4月国立研究開発法人産業技術総合研究所ゼロエミッション国際共同研究センター主任研究員

河田大[カワダハジメ]
日本アイ・ビー・エム株式会社テクノロジー事業本部データ・AI・オートメーション事業部Data&AI第一テクニカルセールスSPSS ITスペシャリスト。2013よりSPSSテクニカル・セールスとして、SPSS ModelerやCollaboration And Deployment Services、Watson Studioを用いた機械学習の業務活用を支援(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。