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使用するアルゴリズムの決定方法や実世界の事例など！機械学習についてご紹介しています
機械学習とは、人間や動物にとって当たり前のことをコンピュータに教える ということを意味します。 機械学習のアルゴリズムでは、モデルと呼ばれる事前に定められた方程式に 頼らずに、計算的な手法を使ってデータから情報を直接学び取ります。 こうしたアルゴリズムは、学習に使えるサンプル数の増大に伴って、 適応的にその性能を向上させるようになっています。 資料では、機械学習の種類をはじめ、使用するアルゴリズムの決定方法や 実世界の事例などを掲載しております。 【掲載内容】 ■機械学習とは？ ■もっと多くのデータ、もっと多くの質問、そして、より良い回答 ■機械学習の種類 ■教師あり学習 ■教師なし学習 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
機械学習の体系的なワークフローについて説明いたします
機械学習においては、最初から最後まで迷わず一直線に進むということは めったにありません。 常にさまざまなアイデアや方法を繰り返し試すことになるでしょう。 資料では、いくつかの重要な決定ポイントに注目しつつ、機械学習の 体系的なワークフローについて説明します。 【掲載内容】 ■一直線に進むことはめったにない ■機械学習の課題 ■始める前に考慮すべき点 ■ワークフローの概要 ■身体活動の分類を行うモデルのトレーニング ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データに合った適切なアルゴリズムを選択するためのヒントなどをご紹介！
教師なし学習は、データについて詳しく調べたいけれども、その結果何が 分かるのか具体的な目標が定まっていない場合や、データに含まれている情報が はっきりしない場合に役立ちます。 資料では、教師なし学習で用いるハードクラスタリングとソフトクラスタリングの アルゴリズムについて詳しく解説いたします。 また、データに合った適切なアルゴリズムを選択するためのヒントや、 データセット内の特長量の数を減らしてモデルの性能を改善する方法をご紹介します。 【掲載内容】 ■どんな時に教師なし学習を検討するべきか ■教師なし学習手法 ■一般的なハードクラスタリングアルゴリズム ■一般的なソフトクラスタリングアルゴリズム ■次元削減によるモデルの改善 ■一般的な次元削減手法 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
強化学習のはじめ方
最近のニュースで、強化学習のアルゴリズムがどのようにして囲碁、Dota 2、Starcraft 2 などのゲームでプロを破ったかが取り上げられました。強化学習は、機械学習の一種であり、ビデオゲームからロボット工学、自動運転車のような複雑な用途における人工知能の使用を可能にします。 プロジェクトで強化学習の技術を活用することに興味があっても、これまで一度も使ったことがないとしたら、何から始めたらいいでしょうか。 この ebook は、MATLAB および Simulink で強化学習を始められるように、用語を解説し、例やチュートリアル、評価版ソフトウェアをご紹介します
一般的なセンサを使用可能！物流センター向けピースピッキングのための機械学習ソフトウェア
『OSARO Pick』は、100万以上のSKUに対応するよう設計されている 機械学習ソフトウェアです。 把時点は独自の機械学習モデルから算出しており、ピッキング速度は サイクルタイム4秒以下。認識が困難なアイテムをピッキングし、丁寧かつ スペース効率の高いプレースメントを実現しています。 主要な産業ロボット、幅広いエンドエフェクタ、低価格のセンサに 対応しており食料雑貨の配送センターやEコマースのフルフィルメント センターで使用できます。 【特長】 ■環境中のアイテムの認識 ■ロボット動作の軌道生成 ■ロボットアプリケーションをシームレスに運用 ■SKUの登録は不要 ■追加の学習はほとんど必要なし ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 は、日本を代表する製造メーカー各社 の要望を基に開発した機械学習ソフトです
「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2」は，パソコンを用いてコードレスで機械学習手法が使えるソフトウェアです。データクリーニングからデータ可視化，「教師なし学習」としての情報要約（カーネル主成分分析），層別（混合ガウス分析），分類，予測，外れ値検出（１クラスSVM），因果分析（glasso）、「教師あり学習」としては二値(例えば良品/不良品など)や多値を予測するロジスティック回帰分析に正則化を加味した「正則化ロジスティック回帰分析」，対象データの所属クラスを近くにあるk個のデータの多数決から推定する「k-近傍法」，解析データを学習データとテストデータに分割する「データ分割」等の豊富な手法を搭載しています。 本ソフトを使用することで、初学者（非エンジニア）でも機械学習をビジネスに活用することができます。 【特長】 ■パーソナルユースな環境で機械学習解析 ■JUSE-StatWorks/V5他製品との統合化 ■スクリプト不要で、技術者が自らデータ分析 ■解析プロセスの見える化とパラメータ調整 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
DX推進が多くの企業において重要課題。 データ利活用によるDX推進のための様々な技術をご紹介！
機械学習とはデータをコンピュータで反復的に学習することによって、未知のデータの対する結果を推論、予測する技術です。 機械学習はリアルタイムでの判断が必要となる異常検知や、重機の自動制御のような環境変化への対応が必要な場合には不向きといえます。 では、このような場合に活用できる技術とは？ 当資料では建設業や通信インフラ業の様々なシーンで活用できる先端技術のメリットやビジネスでの活用例などを図やイラストを掲載し詳しく解説。 是非自社の課題や目的と照らし合わせてご覧ください！
