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強化学習とは?製造業の生産工程への適用事例を通じて活用のポイントを紹介
自動車の自動運転、システムの自動制御などの分野で強化学習が活用されています。最近は製造業の生産工程での強化学習の活用のご相談…
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製造業でのデータ解析 「因果連鎖分析とベイジアンネットワーク」による問題解決
滋賀大学データサイエンス学部の河本 薫教授は、第一線のデータサイエンティストや企業の協力も得ながら、実践的な授業を展開してい…
自動車の自動運転、システムの自動制御などの分野で強化学習が活用されています。最近は製造業の生産工程での強化学習の活用のご相談…
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MSIISMは、NTTデータ数理システムが監修する "数理科学" で "現実世界の問題" を解決するための情報発信メディアです。
「世間ではAI/DX(デジタルトランスフォーメーション)とか機械学習が流行っているけど、うちの部署では何ができるんだろう?」
「この業務を改善したいんだけど、学問ではなく実務として取り組むために何をどう勉強したらいいんだろう?」
「Deep Learning とか強化学習とか技術キーワードとしては話題だけど、現実的にどういう問題が解決できるんだろう?」
主にこのような現実世界の問題で頭を悩ませている方に向けて、データ分析、機械学習、数理計画・最適化、シミュレーションなどの数理科学を活用した技術に関する情報や、NTTデータ数理システムのソリューションを活用した解決事例をご紹介しています。古典的なアプローチから、最近の論文で発表された先進的なアプローチまで、機械学習や統計解析などの学問的な分類にあまりとらわれることなく、現実世界の問題を解決するための数理科学の情報を幅広く提供することを目指しています。
AI、機械学習、Deep Learning などのキーワードが最先端の技術として世間の注目を集めています。一方で、お客様から日々ご相談いただく "現実世界の問題" を解決するためには、AIと呼ぶにはやや古典的なアプローチが最も有効であることも多くあります。新しいから良い、流行っているから良いということではなく、問題に対して適したアプローチを選択することが非常に重要な世界です。
数理科学の世界は取っ付きにくいイメージがあるかもしれませんが、奥深くも面白い世界です。その面白さを知ってもらい、幅広いアプローチを理解してもらうことが皆様の問題解決の糸口になると期待しています。NTTデータ数理システムは "数理科学" で "現実世界の問題" を解決するプロフェッショナルとして、この一助になるような情報を提供することを目的としてこのメディアを立ち上げました。
気軽な気持ちで、まずは気になった記事をご覧ください。
当サイトでご紹介している情報や事例を参考にして、今抱えている課題がご自身の手で解決できたのであれば、それに勝ることはありません。しかし、色々試してみてうまくいかなかったり、そもそもアプローチの方向性が合ってるのか不安ということもあると思います。その場合はぜひ私たちにお気軽にご相談ください。
定期的に無料のセミナーを開催していますので、テーマにマッチするものがあればぜひご参加ください。セミナー後に個別のご相談への対応も受け付けています。
DETAIL
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