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データ前処理ツールKSKPがさらに進化

11月に大規模IoTデータの前処理ツールKSKPのバージョンアップを行いました。
今回は、特に製造業の機械学習への取り組みを強力に推進するIoTコマンドを
追加することで、強力なデータ前処理を提供します。
プレスリリースはこちら

近年AIが大手企業から普及して行く中で、現場実務者はアルゴリズムに投入する
までの前処理(データ取得〜クレンジング〜切出・結合〜特徴量抽出)に苦しんでいます。

大きく3つの課題を感じています。

課題1:データ量、ファイル数が多くて結合できない

→センサーから生成されるデータは非常にサイズが大きくなります。
マーケティング分析などと比べて、桁違いに大きなデータになり、
表計算ソフトで扱えるレベルではありません。
KSKPでは、データ処理をストリーム型で処理することで、データ前処理を
高速かつ確実に実行することができます。

課題2:キーのない結合など時系列データの前処理が難しい

→センサーデータは、一般的には時系列の波形データとなります。
この波形データを紐付け、切り出し、特徴量を抽出するところで、
多くのお客様が困られています。
KSKPでは、80を超える強力なデータ変換コマンド(IoTコマンド)を用意しており、
またお客様自身がコマンドを作成して登録することができます。

課題3:分析業務が属人的になりがちで組織的に取り組めていない

→一般的にデータ前処理や特徴量抽出は、人の経験に依存してきました。
そのため担当者がいなくなると分析業務ができず、組織的に活用できませんでした。
KSKPでは、誰でも使えるブラウザベースのUIで、ノンプログラミングで処理を作成でき、
それを蓄積・活用することで組織の分析資産を増やすことができます。

KSKPは上記問題をクリアすることができ、企業における機械学習の活用を強力に後押しします。

紹介セミナーも開催していますので、上記のような課題をお持ちであれば、ぜひご参加ください。
https://www.ksk-anl.com/event/

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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