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画面上で深層学習の予測モデル、サロゲートモデルが構築可能！多目的最適化にも対応
『Neural Designer』は、データサイエンスと機械学習のための プログラミング不要のアプリです。 AI(深層学習)による予測モデル、サロゲートモデルを簡単に 構築することが可能。対応している予測モデルとしては近似モデル、 分類モデル、時系列予測モデルの3つがあります。 当製品を使用すれば、一週間程要していたシミュレーションが、 僅か数秒から数分で解が得られるため、計算機を長時間使用する シミュレーションには、非常に有効です。 【特長】 ■プログラミング不要でGUIでの設定のみで深層学習による 予測モデルの構築が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力可能 ※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。
AI（深層学習）による予測モデル、サロゲートモデルを簡単に構築可能。日本語版リリース
『Neural Designer』は、深層学習を用いた予測モデルを 簡単に構築できるプログラミング不要のアプリです。 近似モデル・分類モデル・時系列予測モデルの3つの予測モデルの作成に対応。 （特に近似モデルは回帰モデル、サロゲートモデルとも呼ばれます） 各種測定データ、各種シミュレーション結果を使用して、 ニューラルネットワークによる予測モデルを構築。 シミュレーションの大幅な時間短縮が可能です。 また、各種装置や機械の運転条件や設定値の最適化にも有効です。 【特長】 ■予測モデルの構築だけでなく、関係式の出力やサロゲートモデルの作成も可能 ■データ解析で行う欠損値の確認など基礎的な統計処理もワンボタンで実施可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係をグラフで確認が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力が可能 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。 ★バージョンアップにより一層機能＆利便性が充実！ 「最適化（逆解析）」および「日本語版」がリリースしました。
業務に適用可能なベストモデルの探索を完全自動化 集団学習に基づくロバスト推定システムの開発を強力に支援
NeuralSightは、ニューラルワークスPredict の上位製品に位置づけられ、弊社がご提案する分析モデルに基づく課題解決ソリューションの成果を最大化します。 NeuralSightは、モデル構築作業の条件設定をGUIで設定することで、従来試行錯誤してきたパラメータ・チューニング作業を完全自動化し、その過程で得られたモデル群（数百～数千モデルを生成）から、運用に適用可能なモデルを、現場の感覚と照らしあわせながら、ビジュアルに選択可能にする最強ツールです。従って、開発生産性を極限まで高め、開発コストを大幅に抑えることができます。 また、ベイズ統計のような確率モデルと比較してニューラルネットワークモデルの短所と考えられる点推定から、集団学習、すなわち生成された高性能な多数のモデル出力分布に基づく推定モデルの開発を強力に支援します。 本パッケージには、予測モデルに基づく業務アプリケーション開発及びテスト用のランタイムエンジンが付属しています。
世界中の都市の交通モデルを短時間で構築
『PTV Model2Go』は、都市計画と交通計画を大きく変えます。 モデル構築プロセスの重要な部分を自動化する新技術を採用し、世界中の 都市や大都市圏の基本的な交通モデルをわずか1週間で提供します。 さらにどのような交通モデルでも、TomTomによる旅行需要データとともに 提供することができます。 交通モデルを手作業で開発するには何ヶ月もかかり、多くのリソースと ノウハウが必要です。当製品は、モデル構築にかかる時間、労力、コストを 大幅に削減し、小規模なプロジェクトでもモデルベースの意思決定を 可能にします。 【特長】 ■交通計画のスタートダッシュ ■ロバストで信頼性が高い ■データ主導の意思決定 ■高精度な結果 ※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。
画面上の操作でデータの前処理から深層学習による予測モデル(サロゲートモデル)が構築可能！多目的最適化にも対応！！
『Neural Designer』は、データサイエンスと機械学習のための プログラミング不要のアプリです。 AI(深層学習)による予測モデルおよびサロゲートモデルを簡単に 構築することが可能なソフトウェアです。 対応している予測モデルとしては近似モデル、分類モデル、時系列予測モデルの3つがあり、予測モデルを数式として表現可能です。 当製品を使用すれば、プログラミングに頼っていたデータの前処理から深層学習モデルの学習、モデルの構築、モデルの検証といった作業を画面上の操作で実施可能なため、専門家に頼ることなくモデル構築が可能です。 【特長】 ■プログラミング不要でGUIでの設定のみで深層学習による 予測モデルの構築が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力可能 ※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。
