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記事検索結果
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元素の電気陰性度や密度などの値を学習させる。... 触媒研究に機械学習を活用する場合、多くは活性データと元素組成を学習させる。... 300データの学習後は予測精度を表す決定係数が0・81に向上した。
学習後に、各層を一層ごとに振幅変調を検出できるかを検証した。 すると学習後は学習前よりも検出域値が人間の脳に似る結果となった。振幅変調構造を壊した音を学習させると類似度は下がる。&#...
188種の芳香分子の抗ウイルス効果の実験データをAIモデルに学習させた。... 学習後のAIモデルをSHAPという手法で判断根拠を可視化した。
NECは、機械学習モデルの運用で課題となる精度低下に対処し、データサイエンティスト(分析官)などの専門家でなくても人工知能(AI)運用を可能とする二つの機械学習運用&#...
ロートが蓄積した製剤処方情報や防腐力試験結果を学習データとして処方モデルを構築した。微生物ごとの防腐力と処方情報をセットにして学習後のAIの正答率を検証した結果、点眼剤で90%以上、スキンケア...
アヤメの種類を判別する分類問題に適用したところ学習後の正答率は約97%だった。... 学習に用いないデータを分類させると正答率は約97%。外部コンピューターで事前学習せず、光集積回路で...
そこで実験計画法で35の加工条件のデータを取りニューラルネットワークに学習させた。... 学習データは板厚がばらついても、学習後は制御できるようになる。 学習に必要なデータ...
ロクシーAIは学習後、緑と赤の2本の線を表示。... 【「使える」を追求】 データ学習方法も、従来のAI検査製品と異なり簡単だ。
新たな機械学習の仕組み「熱拡散方程式(HDE)モデル」により、高い効果の期待できる化合物を抽出する。... 運動神経細胞の細胞死を抑制する化合物を約5万種類から探索した結果を同モデルに...
(編集委員・山本佳世子) 早大/オンデマンド型 学習後の議論・発表に力 オンライン授業のうち、オンデマンド型授...
高い精度で予測するには、良質なAI学習用データの収集がカギとなる。AIにデータを学習させ、レシピを予測するアルゴリズムを生成する。... 20年秋までに、特許からどの情報を抽出すれば、AI学習後の予測...
運転中に部屋の暖まりやすさと冷えやすさをAIが学習し、「学習済みモデル」を作成。... 同エアコンは、運転中に利用者が行った温度調整もAIが学習する。学習後、室内温湿度や人の活動量などが似た状況になる...
また、こうした履歴データに潜む加工ノウハウをAIで学習する場合には、収集したデータから質の高いデータを選択・抽出することが良い結果につながるカギとなる。 ...
従来の装置では見分けがつかなかった素材をAIに学習させ、金属や樹脂に分ける。選別後の素材の純度を3ポイント向上でき、高純度なリサイクル素材を回収できる。... 純度92%だった素材が、学習後に...
遊園地での動画を繰り返し学習させた結果、プロペラの回転する動きの予測や、画像が回転しているかのような回転運動の錯覚も再現できた。 約5分の動画での学習後、深層学習機はプロペラ画像でも...
円形管を流れる冷媒の熱伝達率を機械学習で予測した。既存の1094件の実験データを学習させた。学習にかかる時間は約42秒で、学習後は予測にかかる時間は0・06秒。
料金は学習者1人当たり月400円(消費税抜き)。今後1年間で、学習者1万人の利用を目指す。 ... 学習後のテスト結果から習得状況を確認できるため、学習者は自身の状況...
学習後に未知のデータを与えると、そのデータと最も近い正解群を選び判定する。今回、事前にデータを用意しないで、未知データをそのまま学習する「教師なし学習」で高い識別精度を実現した。 ....
AIは多種多様なデータを学習させることで、“賢く”なる。悩ましいのは学習後の成果物である「AIデータモデル」の所有権の所在だ。 ... 一方、IT企業のAI担当者は「匿名化した学習デ...
