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日刊工業新聞社様主催《IoTデータ分析セミナー》登壇レポート

こんにちは。
株式会社KSKアナリティクス広報・マーケティンググループの土金です。
梅雨らしい蒸し暑い日が続いていますが、お変わりないでしょうか。

先週20(木)に日刊工業新聞社様主催「はじめての機械学習を用いたIoTデータ分析講座」が開催されまして、
弊社KDSU(KSK Data Science University)学長の前川が講師を務めました。
その様子をレポートいたします。

今回の「はじめての機械学習を用いたIoTデータ分析講座~良品不良品判定・故障診断・予防保全の具体的な進め方を学ぶ~」は、
機械学習プラットフォーム RapidMiner(ラピッドマイナー)Free版を用いて、時系列データなどを題材に
「IoTデータ分析」の基礎から応用までを一日で体感できる講座です。
統計学習や機械学習に加え、各種データ分析に必要なノウハウを体系的に学ぶことができる内容になっていまして、
ゴールとしてロボットモータの予防保全やセンサデータを用いた良品・不良品判定、モータの故障診断の進め方体得を設定しています。

私、土金も生徒として講座に参加したのですが、実際にRapidMinerを操作しながら、統計学習や機械学習を学ぶことで、
理解度が深まりました。
講義以外に、演習問題に取り組む時間があり、理解度の深まりを助けてくれたように思います。

ここで受講された方々のアンケートを抜粋してご紹介いたします。
●実際に手を動かすことで理解しやすかった
●説明が分かりやすく、機械学習の概要とRapidMinerの使用方法がなく理解できた
●BIツール+αの実力をよく理解できた
●データ分析手法や考え方など理解できた
などなど、非常にご満足いただけたようで、嬉しい限りです。

ただ、現在、分析を行うにあたっては、
・分析で解決したい課題はあるが、自社のデータが十分に揃っていない
・分析テーマが見つからない、何を分析したら良いかが決まらない
・分析で解決したい課題はあるが、分析を行うスキルが不足していると感じる
・分析を行うツールやソフトなどの環境が不十分と感じる
という点でお困りの方々が多く、データ分析・活用が実用レベルに達するまでにはまだまだ壁があることを実感しています。

弊社ではデータ分析・活用するための社内分析組織作りやデータ整備など、次のステップに進むためのご支援として、
コンサルティングサービスや人材教育サービスをご提供しています。
ご興味がある方は是非お気軽にお問い合わせください。

「Data Analysis for Everyone! 誰もがデータ分析を活用できる社会へ」を目指して、
データ分析・活用に関する様々な課題を解決するため、ご支援を続けてまいります。

今後ともよろしくお願い申し上げます。

▼基礎から学ぶ IoT分析実践ノウハウ講座 詳細&お申し込みはこちら▼
7/18(木)大阪 https://ksk-anl.smktg.jp/public/seminar/view/113
8/23(金)東京 https://ksk-anl.smktg.jp/public/seminar/view/124
9/20(金)大阪 https://ksk-anl.smktg.jp/public/seminar/view/125

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