技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
本セミナーでは、実験計画に機械学習技術を導入するための必要知識を事例とともに解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法について基礎から解説し、PC実習を交えて実験計画法・データ解析を自身の業務に活用できる方法を解説いたします。
希望者には当日のサンプルデータ・Pythonのプログラムのファイルを配布いたします。
本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
本セミナーでは、実験の考え方や実験データの解析、記録の仕方、まとめ方について、特に実験ノートに代表される“記録“に重点を置いて解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
本セミナーでは、実験計画の立て方、実験実務の進め方といった根幹部分に重点を置いて、実験のコツを伝授いたします。
本セミナーでは、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法の問題点とその解決策について解説いたします。
ニューラルネットワークモデルを併用した実験計画法の進め方について解説いたします。
実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ (因子ごとの最適条件) を見つけることが可能です。
しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル (構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル) に基づくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や品質工学 (タグチメソッド) を使ったが上手く行かなかったという方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。
本セミナーでは、実験計画に機械学習技術を導入するための必要知識を事例とともに解説いたします。
本セミナーでは、分散分析等の実験計画法の基本中の基本から、その使い方・解析方法・結果の解釈のポイントまで分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、統計の基礎知識からさまざまな検定と推定の考え方を学んでいただきます。解析手法や計算方法だけでなく、どのような仕組みで解析が行われるのかもわかりやすく紹介します。また、Excelを使っていろいろな実験計画法の解析を実際に体験していただきます。
本セミナーでは、実験計画法のような単なるテクニックだけではなく、実験そのものの考え方や計画の立て方、実験実務の進め方といった根幹部分に重点を置いて解説いたします。
本セミナーでは、実験ノートに代表される記録に重点を置いて詳細に解説いたします。