温故知新！品質工学で効果的な AI 活用

概要

「まず機械学習で分析してみよう」そんなプロジェクトのご経験はありませんか？

手軽に機械学習が使える環境になったとはいえ、実際に活用するには

1. データ収集のための実験が困難
2. 影響する変数が膨大
3. ノイズが大きい

など様々な問題があります。本セミナーでは品質工学の専門家をお招きして、効果的な実験計画法、原因調査につながるデータ分析方法など「現場が納得できる AI」に繋げるためのヒントを具体例と合わせて紹介します。

ハイライト

• 品質工学およびMTシステム
• 設備故障予測への応用
• 効率的な実験計画

講演者について

川野 健一

品質工学がご専門。独立される前はパナソニックグループにて開発プロセス革新および標準化を推進。技術統括グループにて試作レス開発の全社展開も推進。2018 年よりフリーのデータサイエンティストとして家電、鉄道、自動車、プラントなど数多くの業界でご活躍。

井上 道雄

MathWorks のシニアチームリーダとして「現場で使える AI」をモットーに機械学習を中心とするデータ解析関連を担当。MathWorks 公式ブログや Twitter などで国内の MATLAB コミュニティ活性化に熱心。前職 NASA/JPL では数値流体力学（乱流）の研究に従事。2014 年に帰国し現職。