データ科学手法(予測モデル作成)
機械学習のアルゴリズムをワークフロー化してあり、データセットから自動的に予測モデルを作成することができます。例えば、XGBoostによる予測モデル作成では、ハイパーパラメータを交差検証値を参照しながら、Tree-structured Parzen estimatorによって自動的に最適化する機構が入
機械学習のアルゴリズムをワークフロー化してあり、データセットから自動的に予測モデルを作成することができます。例えば、XGBoostによる予測モデル作成では、ハイパーパラメータを交差検証値を参照しながら、Tree-structured Parzen estimatorによって自動的に最適化する機構が入
鉄鋼の溶接で重要となる連続冷却変態図を、化学組成から予測するためのワークフローです。NIMSのCCTデータシートであるAtlasのデータをデジタル化し、専門家によるデータの選別を経て、機械学習によって高精度に予測できるようになっています。開発者:源 聡、渡邊 誠、塚本 進、出村 雅彦(NIMS)、糟