データサイエンスのパターン認識を、アイデアから結果までシームレスに。
データサイエンス分野では、複雑なデータの中から意味のあるパターンを抽出し、予測や意思決定に活用することが求められます。特に、パターン認識においては、精度の高い分析と迅速な結果の提示が、研究開発のスピードを左右します。不十分な分析ツールは、見落としや誤った結論につながる可能性があります。 『Mathematica』は、ニューラルネットワークや機械学習を含む、データサイエンスのあらゆる技術計算分野で卓越した機能を搭載しており、パターン認識における高度な分析を強力に支援します。 【活用シーン】 ・大規模データセットからの特徴抽出 ・異常検知アルゴリズムの開発 ・画像認識におけるパターン特定 ・時系列データのトレンド分析 【導入の効果】 ・パターン認識精度の向上 ・分析時間の短縮 ・新たな知見の発見促進 ・研究開発の効率化
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基本情報
【特長】 ・ニューラルネットワーク、機械学習、画像処理、データサイエンス、可視化等を含む技術計算分野で卓越した機能を搭載 ・Wolfram言語による予測サジェスチョンや自然言語入力で使いやすいシステムを作成 ・テキスト、実行可能コード、動的グラフィックス等を含む豊かなドキュメントで作業を整理可能 ・すべてが統合されたシステムで、パワフルかつ使いやすい操作性 ・現実世界のデータを即座に取得し、分析に活用可能 □機能一覧□ カタログをご覧ください □Mathematica 15 新機能紹介□ （ヒューリンクスのブログページへ） https://www.hulinks.co.jp/category/blog/
価格情報
（ヒューリンクスのページへ） https://www.hulinks.co.jp/software/mathematica/#price
納期
用途／実績例
□ユーザー事例□ 各カタログをご覧ください ・大学で広く数学に関わる知的活動支援に活用 ・宇宙の相転移を紐解く手助けとして ・生物の「かたち」の定量解析への活用 ・信頼性工学での導入：Mathematicaを活用した故障予測 ・Mathematica で広がる研究の可能性 –医療放射線技術分野におけるデータ解析– ・数式処理のアルゴリズム・応用研究と数学科の計算機演習への活用 ・素粒子物理学の研究と教育及び参考書執筆 ・授業教材の作成から分析や研究まで，Mathematica でできるたくさんの事 ・電子陽電子衝突器の研究（Symbolic Manipulation、数値計算、3D表示など） ・反応拡散系パターン解の構成 □こんな事もMathematicaで計算□ （ヒューリンクスのブログページへ） https://www.hulinks.co.jp/category/blog/ □トライアル□ デモ版申請フォーム（ヒューリンクスのページへ） https://www.hulinks.co.jp/software/mathematica/#trial
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企業情報
変化の激しい世界にあっても、創業以来ヒューリンクスの理念は変わりません。 人間のすばらしさは思考し、創造できること、そして新たな明日を切り拓いて 行けること。 人間の持つこの優れた能力 — 知的創造 — を支援する製品、また、より快適な 環境を提供すると共に生産性を向上させる、そんな選りすぐりのソリューション を提供する事により私達は社会に貢献したいと考えています。
