・今までの研究にどのようにAIを活用できるか悩んでいる
・収集したデータを活用して意思決定・研究の効率化を目指したい
・機械学習に手を出してみたいが、グループ内に専門人材が居ない
・適切なデータ処理や評価方法などに関して有識者のアドバイスが欲しい
こんなお悩みありませんか？
サポート内容
AI・機械学習の専門家がお客様と伴走し、研究開発の課題解決を支援する技術サポートサービスです。
「これまでの研究に、どうAIを活かせるだろうか」「膨大なデータを、もっと有効活用したい」
そんな想いに、専門知識を持つエンジニアがお応えします。お客様一人ひとりの課題に深く寄り添い、
データに眠る価値を共に引き出すことで、研究や意思決定の新たな可能性を切り拓きます。
工程
内容
成果物
調査と可視化
データの全体像を把握し、次工程の方針を固めます
- 平均・標準偏差・最大・最小値などの要約統計量を算出します
- 分布や時系列の変化をグラフで可視化し、傾向を把握します
- 各変数の要約統計量
- 各変数の分布や時系列変化グラフ
データの前処理
データを整えモデルの品質を安定させます
- 欠損値の補完や不適切データの除去を行います
- 正規化や平滑化を適用し、学習に適した形へ整えます
- 機械学習に適した前処理されたデータ
特徴量設計
分析の目的に合わせた特徴量の設計をします
- 入力データを変換し、目的に合う特徴量を設計します
- カテゴリ情報を数値化し、重要な特徴を追加します
- 特徴量一覧表
- 特徴量を追加したデータ
学習モデル構築
分析の種類・目的に適したモデルを学習します
- 目的に合った学習モデルを選定します
- 整えた訓練データで学習し、検証データを予測します
- 学習済みモデル
パラメータチューニング
モデルの予測精度を最適化します
- ハイパーパラメータを調整します
- 複数候補を比較・検証し、より良い設定を採用します
- 改善されたモデル
精度評価
モデルが目的に対して十分な精度かを確認します
- 適合率、再現率・F1スコアなどで精度を評価します
- 異常データの振る舞いを可視化し、結果をグラフで示します
- モデルの精度評価結果
- データのプロットやグラフ
