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ベイジアンネットワークは様々な事象間の因果関係(厳密には確率的な依存関係)をグラフ構造と条件付確率で表現するモデルです。いくつかの事象についての情報を与えられるとき、グラフ構造と条件付確率に基づいて他の事象の発生確率を推論することができます。
ベイジアンネットワークを各種の問題に適用するためには、適切なベイジアンネットワークモデルを構築する必要があります。しかし、従来のベイジアンネットワークソフトウェアは確率推論部分の実装が中心で、利用者がモデルを構築するのは容易ではありませんでした。
BayoLinkS は、ベイジアンネットワークモデルの構築を簡単なマウス操作と分かりやすいビジュアルで実現し、モデル構築から確率推論までを強力にサポートします。製造現場での不具合要因の分析、アンケート分析、生活習慣病の因果分析など、幅広い分野でご活用いただいています。
製品活用事例
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2025年2月 3日 13:00
株式会社レゾナック・ホールディングス 様
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2024年9月20日 17:00
NTTデータマネジメントサービス株式会社 様
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2024年9月19日 16:00
一般財団法人カーボンニュートラル燃料技術センター 様
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2024年6月28日 10:00
九州大学 基幹教育院 岡本 剛 様
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2023年11月13日 17:00
東京理科大学 経営学部 朝日 弓未 様
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2022年10月31日 10:00
東京大学医学部附属病院 佐藤 雅哉様
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2022年10月26日 16:30
東京理科大学 経営学部 椿 美智子 様
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2022年10月 6日 17:00
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 山下健一 様
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2022年6月 3日 10:00
株式会社アナリティクスデザインラボ 様
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2021年10月13日 18:00
中央大学理工学部 ビジネスデータサイエンス学科 情報価値工学研究室 様
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2021年6月 7日 10:00
都築電気株式会社 様
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2021年4月22日 10:00
株式会社IDプラスアイ 様
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2021年4月20日 18:00
株式会社オージス総研 行動観察リフレーム本部 様
- 2021年4月 1日 13:00
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2021年3月 4日 19:00
滋賀大学 データサイエンス学部 河本 薫 様
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2020年11月12日 10:00
ミリマン 様
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2020年6月 4日 19:04
AGC株式会社 様
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2019年12月25日 11:49
鳥取大学 工学研究科 北村 章 様
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