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当社初の自社製品「KSKP」をリリースしました!

昨年より開発を進めてきたIoTデータ特化の機械学習ツール「KSKP」をリリースしました!

今まで海外のオープンソース分析ツールを中心に取扱いしてきましたが、今後はデータ分析
企業という強みを活かしたソフトウェアベンダーとして、より革新的な技術を提供していきたいと思います。

特にKSKPで力を入れていくのはIoTデータです。具体的にはセンサーから発生する時系列&波形データです。
我々が取り組んでいる産業向けの機械学習データ分析で、もっとも難易度が高く、またチャレンジングな課題は、
この種のデータの解析です。

【IoTデータ分析の課題】
・データサイズが非常に大きい (分析環境/前処理に工夫要)
・異常(故障)データが少ない (データが不均衡)
・時系列データ取扱い/特徴量抽出が難しい
・予測モデルの流用が困難 (故障モード/データ形式バラバラ)

チャレンジングな課題は、ベンチャー企業に取ってはチャンスです。
なぜなら、ここに特化しているツールはほとんど存在しないからです。

KSKPは、この課題を解決し、データ前処理→予測・最適化→組織共有・管理をワンストップで提供するものです。
加えて当社のデータ分析案件で培ったデータ前処理ノウハウを本プラットフォームに、さらに搭載していきます。
そして、現場で活躍する人自らがAIや機械学習の技術を活用できるようなツールになっています。

IoTデータの分析・活用を可能にするKSKPの今後にどうぞご期待ください!

プレスリリース詳細はこちら

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