人工知能の学習方法の一つ。機械学習を行う際、元データは与えるが正解（出力すべきデータ）は与えない。 ←→教師あり学習
先日の『HLACを試してみた：メッシュシートの外観検査！』 では、下記をご案内しました。 実際の画像検査では、製造時に起こりうる構造自体のばらつきだけでなく、用いたカメラ、レンズ、照明やシートの置き方など撮像の影響で良品（正常な部分）自体にばらつきがあり、細かい構造では検出したい欠陥（異常）による変化＜正常のばらつき となる場合がある。 それにより画像処理のルールベースではロジックの設定が難しく過検出が多発するという問題に対し、アダコテックの外観検査ソフトウェアでは良品学習による検査モデルを用いることで良品のばらつきを加味した判定が可能となり過検出を抑制できた。 学習に用いる良品画像とされてい…
前回のお話 こんにちは！Adacotech(アダコテック)でエンジニアをしています、井上 耕太朗です。以下の記事にてアダコテックのコア技術であるHLACについて解説しました！ techblog.adacotech.co.jp そして今回はアダコテックのもう一つのキーワードでもある良品学習について解説しようと思います。ちょっと機械学習ワカルという方には『教師なし学習による異常検知』がズバリのアルゴリズムです。難しそうに見えますがコンセプトは単純で、「良品データのみを学習し、未知の不良(異常)を検知する」ことを目的とする機械学習手法の一つです。 教師なし学習と異常検知 教師なしとは？我が心の師は安…
はじめに 大学の研究で機械学習を勉強しているのですが、配られた教科書がめちゃくちゃ難しいので、かみ砕いてまとめます。 はじめに 3種類の機械学習 教師あり学習 強化学習 教師なし学習 クラスタリングと分類の違い 機械学習の用語 訓練データ 訓練 モデル 特徴量 目的変数 損失関数 機械学習システム構築手順 まとめ 3種類の機械学習 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 教師あり学習 機械学習において分かりやすい例の一つとしてデータの分類というのがあるので、この分類を用いて説明していきます。 分類というのは、簡単に言えば「A・B・Cで分けるならお前はA、お前はC、お前は…」というようにデータを一…
はじめに 深層学習を用いた異常検知手法では有名なオートエンコーダを使ってプログラミングしたことをまとめます。オートエンコーダによる再構成誤差とLSTMによる予測誤差などとも比較予定です。 追記 LSTMの異常検知記事、書きました 対象データ 今回もこちらの心電図のデータを使わせていただきました。 心電図のデータですので比較的周期性のあるデータですね。では実装していきます。 なお、データに関しては以前異常検知に関するブログでまとめてあるのでご参照ください。 noleff.hatenablog.com プログラム 環境 OS: macOS Catalina numpy: 1.18.5 pandas…
はじめまして。ビッグデータ推進課のshimesaba_oishiです。 映画好きな社会人4年目、現在データ分析のお仕事をしています。 さて、今回は「機械学習」についてお話したいと思います。 １．機械学習について 今日、機械学習はニュースなどでも数多く取り入れられています。 私の業務経験上、主に機械学習の流れは以下と考えています。 コンピュータにデータを読み込ませる。 データからそこに潜む特徴やパターンを見つけ出す。 その結果を元に判断や予測を行う。 例えばコンピュータにイヌかネコか判断させたい場合、すでに答えがあるイヌやネコの画像データをあらかじめ読み込ませ、特徴やパターンを学習させておきます…
昨日は社内でAI勉強会（by 大澤さん）を実施しました。 今回は教師なし学習のクラスタリングがテーマでした。コンテンツ・シナリオ・説明の仕方、どれもとても分かりやすく、終始惹きつけられました。「試しにやってみよう！」のコーナーは商品色分類という身近なものを題材にしていてとても興味深いものでした。発表後のディスカッションタイムは今までにないくらい白熱していましたね！ 来年は外部向けのAIセミナーも開催する予定です。 ビジネス分野での活用例 クラスタリングは、マーケティングの戦略立案・顧客の特性分け・商品のポジショニング分析などに利用されています。 例えば、購買履歴データを分析してお客様のグループ…
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