■ 本件の概要
弊所代表の上脇 優人が、「FAN2025 in Aichi（第33回インテリジェント・システム・シンポジウム）」に登壇し、『機械学習を用いた多次元特徴融合によるハツカダイコンの品種分類』と題した研究発表を行いました。 本研究は、色や形状といった複数の異なる性質を持つ多次元情報を機械学習によって統合し、対象の複雑な特徴を定量的に捉えて分類する手法について検証したものです。
■ 弊社のデータモデリング・解析ソリューションへの還元
本学会で発表したような「複数の変数を統合し、対象の状態を正確に分類・特定する技術」は、弊社が提供するコンサルティングおよび各ソリューションの根底を支えるコア技術です。
■ 高度なデータ解析・異常予測に関するご相談
「自社に蓄積された多様なデータを統合し、ビジネスに活きる分類・予測モデルを作りたい」 「現場のセンサーデータを構造化し、精度の高い異常検知システムを構築したい」 といった課題をお持ちの企業様は、弊社へご相談ください。事象のメカニズムを解き明かす、本質的なデータ解析をご提供いたします。
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