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【Pipeline Pilot】多目的変数問題についての事例

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最終更新日:2021年04月21日

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Pipeline Pilotを用いた場合における多目的変数問題についての事例をそれぞれご紹介

当資料では、Pipeline Pilotを用いた場合の多目的変数問題 についての事例をご紹介しております。 「分子構造によるクラスタリング」をはじめ、「多目的変数への アプローチの概要」、「多目的最適化の例で扱ったデータ」などを掲載。 Pipeline Pilotは、多種多様な機能を用いて、さまざまな処理を可能にする ツールで、簡潔なGUIによるデータ処理の簡潔化、効率化を実現します。 【掲載内容(抜粋)】 ■Pipeline Pilotワークフロー ■分子構造によるクラスタリング ■多目的変数へのアプローチの概要 ■多目的最適化の例で扱ったデータ ■多目的変数のパレート好適解を求める ※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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【Pipeline Pilot】多目的変数問題についての事例

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【その他掲載内容】 ■説明変数の範囲を求める ■想定されうる、変数の範囲が求まる利点(まとめ) ■Pipeline Pilotの特長 ※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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【ご案内】10/14(水)開催_『45分で学べる機械学習ツールの活用例』オンラインセミナーを開催いたします

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先日大反響頂いたオンラインセミナー第二弾! セミナー当日のアンケート回答”気になるキーワード”で一番多かった 【機械学習】をテーマに「ツール」を活用した事例をご紹介いたします。 「『機械学習』って結局何ができるの?」 , 「どういう時に『機械学習』を使えばいいの? 」など具体的な活用事例を知りたい!という方にオススメのセミナーです。 今回は少し視点をかえた、 『マテリアルズ・インフォマティクス(MI)』での「機械学習を用いた多目的最適化」,「データ・サイエンス」,「画像認識処理」について幅広い視点から、ツールを活用した「機械学習」活用事例をご紹介いたします。 ■開催概要 【開催日時】2020年10月14日(水)13:15~14:00(45分予定) 【参加費用】無料(事前登録制) 【実施方法】オンライン(Web)にて開催 【概要&お申込み】下記ページより申込み願います www.wavefront.co.jp/news/20201014-MI_seminar ★皆様のご参加を心よりお待ちしております♪★

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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。

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