AI実験計画法
AI実験計画法, ハイパーパラメータ, 緻密な最適化
実験条件、まだ「勘」で決めていませんか？AI解析の成果を最大化する、スマートなデータ準備術
金曜の夕方、あなたはエクセルとにらめっこしていませんか？ 新しい材料の配合比率。製造プロセスにおける温度と圧力。反応時間と触媒の量—。来週の実験条件を決めるため、エクセルのセルに数字を並べながら、こんなことを考えていませんか？「これまでの経験則で、だいたいこの辺りを試せばいいか…」「とりあえず、最小値と最大値の間を等間隔で振ってみよう」「...
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AI実験計画法, ハイパーパラメータ, 緻密な最適化
AI×CAEで実現する次世代設計～サロゲートモデルによる最適化とその事例紹介～
はじめに：ものづくりにおけるCAE活用とその課題 近年のものづくり分野では、製品開発の「フロントローディング化（＝初期段階で設計検討を前倒しで行う手法）」がより一層求められています。試作や実験の前に、正確な設計判断を行えるかどうかが、開発期間の短縮やコスト削減に直結するためです。その中核を担うのが、CAE（Computer Aided E...
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AI実験計画法, ハイパーパラメータ, 緻密な最適化
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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