- トップ
- 検索結果
記事検索結果
13件中、1ページ目 1〜13件を表示しています。 (検索にかかった時間:0.484秒)
応用はプロジェクト主担当者向けで、機械学習の基本的手法「回帰モデル」「判別モデル」の作成が課せられる。... 課題解決に向け、どのようなデータ分析とモデル開発を行うか、決めるのも受講生だ。 &...
東京大学医学部付属病院(東京都文京区)とグルーヴノーツ(福岡市中央区)は、腹部超音波検査画像と診療情報を統合することで肝腫瘤(しゅりゅう)を高精度に画像...
東京大学医学部付属病院とグルーヴノーツ(福岡市中央区)の共同研究グループは、肝臓のシコリに対して正診率が95%以上の高精度な疾患画像判別モデルを開発した。... まず...
すでに販売している判別モデル自動生成マシン「CX―M」で生成した分類モデルや多値モデルを使用した状態診断により、さらに精度の高い予知保全ができる。
【横浜】東京エレクトロンデバイスは、生産設備の異常判別の基準となる判別モデルの自動生成システム「CX―M」に、判別理由を可視化して原因を分析できるモデルの生成機能を設けた。... 従来のCX―Mは複数...
【横浜】東京エレクトロンデバイスは、生産設備などの異常判別の基準となる判別モデルを自動生成するシステム「CX―M」に、複数の状態判別ができるモデルを生成する機能を追加した。従来品のモデルは「正常」「異...
同社は2017年、設備の異常判別の基準となる「判別モデル」を自動で生成するシステム「CX―M」を開発した。設備稼働データを入力すると、独自のソフトウエアでデータクレンジングから特徴抽出、判別モデルの生...
判別対象の製品の良品・不良品画像を用意してシステムに取り込むと、自動で同モデルを生成できる。... 東京エレクトロンデバイスが開発したシステムは、判別対象の製品の良品・不良品画像を判別モデル生成ツール...
【横浜】東京エレクトロンデバイスは、生産設備などの異常判別の基準となる「判別モデル」の自動生成システム「CX―M」に、設備の正常データを基に状態変化を検知するモデルの生成機能を追加した。... CX―...
東京エレクトロンデバイスは、生産設備などの異常判別の基準となる「判別モデル」を自動で生成するシステム「CX―M」に、複数の設備稼働データから同モデルを生成する機能を追加した新バージョンの提供を始めた。...
【横浜】東京エレクトロンデバイスは、生産設備などの異常判別プログラムを自動で生成するシステム「CX―M」に、稼働データから対象装置の状態に定量的な変化がないかを判別する機能を付けた新バージョンを発売し...
膨大なデータを統計処理し、複数の試料をグループ別に分類したり、未知の試料を判別するモデル式を作成したりできる。... これにより、試料の判別モデル式の作成などを効率化でき、分析にかかる時間やコストの削...