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    機械學習

    當社は創設以來、「數理科學とコンピュータサイエンス」を軸としたソリューション/パッケージをご提供してきました。 當社は機械學習において、回帰 / 分類 / クラスタリング等の長い実績があるものから、DeepLearning のような昨今注目を浴びているものまで様々な分野での実績があります。 當社はアルゴリズムに縛りを設けることなく、多くのお客様とお付き合いさせていただく中で常にベストソリューションをご提案 / ご提供させていただいております。 ご要望に合わせた受託開発 / R&D / PoC も御提供可能でございますので、お気軽にご相談くださいませ。

    當社のパッケージ一覧は こちら

    お客様のご要望に合わせた受託開発 / R&D / PoC 詳細は こちら

    強化學習

    強化學習とは與えられた環境の中で目標達成のための意思決定ルールを最適化する手法の一つです。 意思決定者が環境の中で逐次的に環境の観測と意思決定 (行動) を繰り返していきながら、即時報酬と呼ばれる観測ごとに與えられる報酬値の割引和を最大化するような行動のルールを推定する機械學習手法です。 近年では深層學習と組み合わせた深層強化學習が注目されています。強化學習に與える環境はシミュレータであることが多いです。當社は30年以上培ってきたシミュレーション技術により、 お客様が直面している現象を的確に表現する、計算負荷が少ないシミュレータを実裝することができます。低負荷なシミュレータにより學習効率を高めることで、現実的な期間で、高度な意思決定者を作成します。

    事例

    畫像解析

    數理科學的手法により、畫像から価値のある情報を取得することを畫像解析といいます。 取り出された情報は表のような形式だけでなく、別の畫像や自然な文章として表現されることもあります。 深層學習の登場で畫像解析は大きく進展しました。當社では、お客様の業務に柔軟に適用できる高品質なソリューションを提供すべく、深層學習用の各種フレームワークを使って最新手法のプロトタイプを作成し、 有効性の検証を実施しています。また、検証した手法を業務システムに組み込む支援も行っています。一方で、ある程度定型化された手法については AutoDL という AI サービスとして、 より迅速にお客様に畫像解析ソリューションを提供します。

    事例

    関連AIサービス

    AutoDL - 畫像分類モデル構築サービス

    AutoDL はお手持ちの畫像データを用いて、畫像分類モデルを構築するサービスです。誰でも手軽に深層學習による畫像分類が始められます。 分類したいラベル付きの畫像データをお送りいただければ、約1週間で実行用分類モデルと分類結果に関するレポートを成果物として納品いたします。詳細はこちら

    自然言語処理

    私たちが読み、書き、意思伝達に用いる「言語」の情報をコンピューターで処理するための技術が自然言語処理です。 近年、機械學習分野との融合が著しく、テキストの內容把握、自動分類、類似検索など有用な応用が次々と産み出されており、當社でもディープラーニングを含む機械學習への知見をもとに積極的に取り組み、 お客様の問題解決に寄與しています。

    適用例

    • 製造不具合情報の自動分類, 要因分析
    • 自然文からのあいまい検索
    • コールセンターへの問い合わせ情報分析
    • 論文や特許などの技術文書からの技術マーケティング
    • ディープラーニングを使用した文書要約システム
    • チャットボット
    • word embedding (word2vec 等) を利用した商品レコメンド
    • 機械翻訳

    また、この応用には背景となっている基礎技術があります。例えば日本語の文章は適切な単位で語の境界を決めキーワードを抽出しないとコンピューターで扱える形式になりません。 また、類義語の扱いなどの前処理も基礎技術として重要です。當社は、この基礎技術においても獨自のノウハウを蓄積し、 それが當社テキストマイニングツール Text Mining Studio に搭載している言語解析エンジンとして結実しています。

    事例

    異常検知

    異常検知は製造業?金融業?社會インフラ産業などの様々な業界で活用されています?;钣盲韦亭椁い洗韦?つに大別されることが多いです。 1つめは人による異常検知の代替、2つめは効率的な予知保全です。人による代替については、労働人口の減少?熟練作業者の退職等の背景もあり、近年ご相談が増えております。 予知保全については、センシング技術の向上、IoT?スマートファクトリー等の概念提唱をきっかけに、新たに計測?蓄積されるようになったデータの活用先の1つとして注目されています。 センサーデータの多様化?インライン測定?機械學習技術の向上により、故障や不具合の兆候をとらえ、効率的な部品交換?修理ができるようになってきております。 當社は、お客様にヒアリングを行うことで、活用のねらい?あるべき姿などを理解して、最適なソリューションをご提供します。

    適用例

    • 工場機械の遠隔監視データからの故障予兆検知
    • 遠隔監視データから部品交換時期の予測
    • 不正アクセス
    • 畫像認識技術を用いた侵入者検知

    事例

    関連サービス?パッケージ

    株式會社NTTデータ數理システムが提供する機械學習サービス?パッケージソフトウェアです。

    AutoDL - 畫像分類モデル構築サービス

    AutoDL はお手持ちの畫像データを用いて、畫像分類モデルを構築するサービスです。誰でも手軽に深層學習による畫像分類が始められます。 分類したいラベル付きの畫像データをお送りいただければ、約1週間で実行用分類モデルと分類結果に関するレポートを成果物として納品いたします。詳細はこちら

    Deep Learner - 深層學習デザインツール

    Deep Learner は、ディープラーニング (Deep Learning, 深層學習) のモデルを対話的に設計し、実行するためのモジュールです。 機械學習の代表的な手法の1つである Deep Learning はその応用範囲の広さ、精度の良さから様々な場面で活用されます。 しかし、複雑なモデルであるため、実行にはプログラミング言語の理解が必要でした。 Deep Learner は定評ある當社のデータ分析基盤 Visual Analytics Platform (VAP) 上で、誰でも気軽にアイコン操作で試すことができる、畫期的なティープラーニング実行環境です。詳細はこちら

    S4 Simulation System - 汎用シミュレーションシステム

    S4 Simulation System (S4 : エスクワトロ) は、當社が開発した汎用シミュレーションシステムです。 製造工程、サプライチェーン、交通、通信、防災、ヘルスケア、社會システム等の解析的に分析するには複雑なシステムのモデルを、GUI 上で表現しシミュレーション出來ます。 離散イベントシミュレーション、連続型シミュレーション (システムダイナミクス)、エージェントシミュレーションを扱う事ができます。 S4 には、強化學習を行うためのフレームワークも組み込まれております。S4 上に構築したシミュレーションモデルをそのまま環境に使用出來ますので、 行動選択、即時報酬値、學習手法や方策を GUI 上で設定するだけで、意思決定のルールをシミュレーションで最適化できます。 離散イベントシミュレーションやエージェントシミュレーションでモデル化出來る様々なシミュレーションモデルが強化學習の対象となります。詳細はこちら

    Visual Mining Studio - 汎用データマイニングシステム

    國産初の本格的汎用データマイニングシステム - それが Visual Mining Studio です。 マーケティング、製造、醫療醫薬を始めとした様々な分野に、高度な分析をご提供しています。データ入力、データ処理、可視化、集計、分析を直観的な操作で、プログラムを書くことなく行えます。 サポートベクターマシンをはじめとした、さまざまな機械學習手法がアイコンとして用意されているほか、分析手法、分析パラメータを自動チューニングする機能も備え、高度な分類、予測を手軽に行うことが可能です。 また、NTTデータ數理システムのテキストマイニングツール (Text Mining Studio) やベイジアンネットワークシステム (BayoLinkS)、統計解析 (Visual R Platfrom) とシームレスに連係することで、人工知能の要素技術のプラットフォームとなります。詳細はこちら


    受託開発?技術コンサルティングのお問い合わせ
    株式會社NTTデータ數理システムでは、長年にわたりビジネスの現場で機械學習?データ分析の業務に攜わってきた専門スタッフを數多く擁しており、この経験と知識を皆様のビジネスのために役立てたいと願っております。 ご相談をお待ちしております。
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