資料の紹介

 研究開発のプロセスで、実験は大きなウエイトを占める。開発コストを抑えるためには、実物を使った実験の数を最小限に抑えたい。しかし、適切なデータが得られず、品質低下を招くような事態も避けたい。開発のマネジメントには、こうしたジレンマがつきものだ。

 このジレンマを解決するのが、機械学習を使った実験データの解析である。既存の実験データを機械学習によって解析することで、足りない実験データを補完し、最小の実験数で最大の知見を得ることができる。

 本動画では、機械学習を使った解析の基礎と、実際の企業での活用例について解説する。課題の設定やどういったデータが必要なのかといった、最初に人間の知識や経験で決めるスタート地点から、それを機械学習のアルゴリズムにかけて出てきた結果をどう読み解くかまでを、高機能コンクリートの開発と、フランスMichelin(ミシュラン)の高性能オフロードタイヤの開発の事例を基に解説する。

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