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2021/11/22
【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】 データから本質的な情報を取り出す 予測・縮約・分類のための統計・多変量解析 基礎と実際～エンジニアのための統計・多変量解析 実務的基礎～
１．実務で使えるデータ分析手法の基礎 ２．複数の要因によって、ある目的とする項目がどのように変化するか、予測や説明を行う ３．数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する ４．複数の要因がある…
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2021/11/22
製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門～エンジニアのための統計・多変量解析 実務的基礎～
１．実務で使えるデータ分析手法の基礎 ２．複数の要因によって、ある目的とする項目がどのように変化するか、予測や説明を行う ３．数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する ４．複数の要因がある…
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2021/11/22
1. 典型的な既存の開発方法の問題点 2. 実験計画法とは 3. 実験計画法の問題点 4. 実験計画法の問題点解消方法 超回帰モデルの活用 5. 超回帰モデルを使った最適条件の見つけ方 6.…
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2021/11/22
１． 典型的な既存の開発方法の問題点 ２．実験計画法とは ３． 実験計画法の問題点 ４． 実験計画法の問題点解消方法 ニューラルネットワークモデル（超回帰式）の活用 ５． ニューラルネットワー…
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2021/11/22
製造業の課題解決のためのデータ解析入門～Excel線形解析からニューラルネットワーク非線形解析、 逆解析に基づく実務課題解決へのステップの全体像を掴む～
1. 製造業の現場の課題とAI／機械学習の活用例 （１）.はじめに （２）. 製造業における機械学習への取り組み例 （３） 最近のAI/機械学習の活用動向 （４）AI/機械学習技術の価値を業務…
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2021/08/15
1.典型的な既存の開発方法の問題点 2.実験計画法とは 3.実験計画法の問題点 4.実験計画法の問題点解消方法 ニューラルネットワークモデル（超回帰式）の活用 5.ニューラルネットワークモデル…
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2021/08/15
【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】 製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・ 多変量解析 実践入門 ～製造業の統計・多変量解析 実務的基礎～
１．実務で使えるデータ分析手法の基礎 ２．複数の要因によって、ある目的とする項目がどのように変化するか、予測や説明を行う ３．数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する ４．複数の要因がある…
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2021/08/15
【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】 製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・ 多変量解析 実践入門 ～製造業の統計・多変量解析 実務的基礎～
１．実務で使えるデータ分析手法の基礎 ２．複数の要因によって、ある目的とする項目がどのように変化するか、予測や説明を行う ３．数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する ４．複数の要因がある…
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2021/08/15
プログラム １．人工知能活用による事例概要 ２．人工知能技術の概要 ３．ニューラルネットワークモデル構築の実演 ４．【事例１ ニューラルネットワークモデル活用】 ５．【事例２ ニューラルネッ…
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2021/08/15
製造業の課題解決のためのデータ解析入門―多変量解析／スパースモデリング／条件最適化への応用―
製造業の課題解決のためのデータ解析入門 ―多変量解析／スパースモデリング／条件最適化への応用― プログラム １．製造業の現場の課題とAI／機械学習の活用例 ２．Excel分析機能で多変量解…
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