主成分分析
次元削減(1) 主成分分析
はじめに 本記事では、次元削減手法について解説します。今回は、主成分分析と呼ばれる手法を用いて次元削減を行う方法をご紹介します。この記事では、パラメータ選択ではなく、元々のパラメータ数よりも少ない数の新しいパラメータを作り、その新しいパラメータが張る低次元空間でデータを表現することを次元削減と呼んでいます。 機械学習を用いたデータ分析で、...
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Multi-Sigma® を利用した慢性腰痛患者のオーダーメイド医療
株式会社エイゾスのAI解析プラットフォームMulti-Sigma®は、慢性腰痛患者のデータを学習することにより、患者ごとに最も適した治療内容を提案します。 １．Multi-Sigma®を用いた治療効果の予測 Multi-Sigma のAI予測機能を利用すると、入力データ（説明変数）と出力データ（目的変数）を用いてAIモデルを学習させ、両...
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緻密な最適化
【効率的な条件探索】Multi-Sigmaで簡単ベイズ最適化
皆さんは、こんな経験はありませんか？ 「売上予測を立てたものの、その予測がどのくらい確かなものなのか分からない…」 「製品の最適な製造条件を見つけたいが、実験回数は限られている…」 そんな時に役立つのが、「ガウス過程回帰」であり、それに獲得関数というものを組み合わせた「ベイズ最適化」です。 予測の「確かさ」を知る重要性 予測には必ず「不確...
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連鎖解析
生産プロセスのモジュール化・システム化に対応するためのAI連鎖解析による仮想実験
株式会社エイゾスは、世界初となる、革新的なAIの連鎖解析システムを開発いたしました。本解析システムは、同社が国際特許を出願中の技術で、ノーコードAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」において2024年7月31日よりご利用いただけます。 本稿では、なぜAIの連鎖解析が必要か、それを現実の研究開発の現場でどのように活用できるのかに...
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緻密な最適化
Multi-Sigma 開発秘話
Multi-Sigma 開発の動機 本日はなぜ私がマルチシグマを開発したのか、その開発の動機についてお話したいと思います。 実は、私は2005年から2023年の9月までの18年間、日本最大の国立研究機関の一つである、産業技術総合研究所（産総研）というところで研究をしていました。産総研では、基本的にデータサイエンスに関する研究をしていたんで...
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AI実験計画法
複数のアウトプットを同時に予測し、多目的最適化（逆解析）するMulti-Sigma
昨今のAIのツールの進化は目覚ましいものがあり、いわゆるAuto MLといわれる、ノーコードで機械学習・深層学習を活用するアプリも多く生まれています。現在、一般的な機械学習のツールは、予測のためのツールで、アウトプットは一つしか解析できないものがほとんどです。しかし、様々な現実の利用のシーンを考えると、それでは不十分なケースが多いのではな...
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