【事例】自動車の電池性能向上の要因分析
『電池の性能と材料物性との関係性を明らかにしたい』という課題に対して、アンサンブル学習によって電池性能を予測した事例をご紹介
当社が、自動車の電池性能向上の要因分析を行った事例をご紹介します。 ”自動車に使用される電池の実用化に向け、製造プロセスの構築・運用のため 電池の性能と材料物性との関係性を明らかにしたい”という課題に対し、 電池の材料物性データを使用し、アンサンブル学習によって電池性能を予測。 構築したモデルの特徴量重要度を分析することにより、精度向上に 大きく寄与する因子を導き出します。 【成果物】 ■クレンジングを行ったデータセット（Excel） ■学習済みのモデル（pickle） ■分析スクリプト（Python） ■分析結果をまとめた最終報告資料 ※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。
- 企業：株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】
- 価格：応相談
