AIを活用した分析実験！においセンサーの出力データに対し、可視化や主成分分析を実施
においセンサーを評価・検討されているお客様の出力解析事例を ご紹介いたします。 当センサーは20種のエレメントより構成されており、においの元となる サンプルの入力により、各エレメントの反応がデータで出力。 今回は、食酢3種類と柔軟剤3種類のサンプルで、各50回の測定データ （データ数は、6×50×20=6,000個）をお客様にてご準備頂き、これらの データよりサンプルを特定することができるか、AIを活用した分析実験を 行いました。 【事例概要】 ■においセンサーの出力データに対し、可視化や主成分分析を実施 ■食酢や柔軟剤のグループとクラスとを予測する機械学習モデルを構築 ■分類性能改善のために移動平均も活用して評価を実施 ■グループ分類では正解率が0.9以上の結果が多く高い精度 ※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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