MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、深層学習と対比しながらMTシステム、特にMT法の考え方から具体的な利用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。
MTシステムは統計数理を利用した人工知能 (AI) としても位置付けられており、処理の軽快さと使いやすさのほか、なによりも異常検出感度が高いという利点があります。深層学習と異なり結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。時系列データなど波形データの処理性にも優れ、溶接工程の監視から医療機器、ロケットの自律診断といった予知保全の問題、また製品検査や画像検査などにも広く適用されています。 本セミナーでは、深層学習と対比しながらMTシステムの考え方から具体的な利用方法まで丁寧に解説します。
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