全体の形が未知の関数や微分ができない関数の最大値・最小値を探索的に求める手法のご紹介です
『ベイズ最適化』とは、全体の形が未知の関数や微分ができない関数の 最大値または最小値を、関数の形を推定しながら探索的に求める手法です。 未知の評価にとても時間やコストがかかるような状況で、いかに少ない 評価回数で好適な値を探せるかがポイントです。 当資料ではこの他に「FA分野での活用事例」や「システム連携・幅広い提案」 「Pipeline Pilotの製品概要」などを掲載しております。 【ベイズ最適化 用途例】 ■各種装置の運転条件の最適化 ■各種材料の好適組成の探索 ■機械学習のハイパーパラメータ探索に利用 ■効率的に精度の良い学習モデルの発見 ※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。
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企業情報
当社は、各種プラント、工場等の設備・資産を管理・運営するための「設備保全 管理システム」を開発・販売しています。 現在、このシステムは、センサー情報やタブレット端末からの入力情報等のIoT 技術および機械学習等のAI技術を利用した故障予知機能や自動スケジューリング機能を有するシステムへと大きく進化する 過程にあります。 また、最近のDXの流れの一環で、工場の製造プロセスおよび研究開発の現場での デジタル化・自動化を行い現場の作業を効率化しようという流れが強まっています。 当社もこの流れの中で、研究開発の現場の効率化を目指すソルーションであるラ ボ管理システムLIMS（Laboratory Information Management System、ワークフローとデータ追跡・データ管理・データ分析・および電子実験ノート統合などの機能を備えた、ソフ トウェア）の提供をしています。
