株式会社Team AIBOD 【事例】においセンサー出力解析
- 最終更新日：2022-08-29 13:43:50.0
- 印刷用ページ
AIを活用した分析実験！においセンサーの出力データに対し、可視化や主成分分析を実施
においセンサーを評価・検討されているお客様の出力解析事例を
ご紹介いたします。
当センサーは20種のエレメントより構成されており、においの元となる
サンプルの入力により、各エレメントの反応がデータで出力。
今回は、食酢3種類と柔軟剤3種類のサンプルで、各50回の測定データ
（データ数は、6×50×20=6,000個）をお客様にてご準備頂き、これらの
データよりサンプルを特定することができるか、AIを活用した分析実験を
行いました。
【事例概要】
■においセンサーの出力データに対し、可視化や主成分分析を実施
■食酢や柔軟剤のグループとクラスとを予測する機械学習モデルを構築
■分類性能改善のために移動平均も活用して評価を実施
■グループ分類では正解率が0.9以上の結果が多く高い精度
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
基本情報【事例】においセンサー出力解析
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
| 価格帯 | お問い合わせください |
|---|---|
| 納期 | お問い合わせください |
| 用途／実績例 | ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 |
カタログ【事例】においセンサー出力解析
取扱企業【事例】においセンサー出力解析
-
-
■ソフトウェア・クラウドサービスの企画・開発・運営および販売
【事例】においセンサー出力解析へのお問い合わせ
お問い合わせ内容をご記入ください。
