時系列データを高精度ã«åˆ†æžã™ã‚‹æ–°ãŸãªDeep Learning技術を開発 : 富士通
English PRESS RELEASE （技術） 2016å¹´2月16æ—¥ æ ªå¼ä¼šç¤¾å¯Œå£«é€šç ”究所 時系列データを高精度ã«åˆ†æžã™ã‚‹æ–°ãŸãªDeep Learning技術を開発 IoTデータã«é©ç”¨ã—ã€æ—¢å˜æŠ€è¡“ã«æ¯”ã¹ç´„25ï¼…ã®å¤§å¹…ãªç²¾åº¦å‘ä¸Šã‚’å®Ÿç¾ æ ªå¼ä¼šç¤¾å¯Œå£«é€šç ”究所（注1）(以下ã€å¯Œå£«é€šç ”究所)ã¯ã€IoTアプリケーションã«æ´»ç”¨ãŒæœŸå¾…ã•ã‚Œã‚‹ã€æŒ¯å‹•ãŒæ¿€ã—ã人ã«ã‚ˆã‚‹åˆ¤åˆ¥ãŒå›°é›£ãªæ™‚系列データã«å¯¾ã—ã¦é«˜ç²¾åº¦ãªè§£æžã‚’å¯èƒ½ã¨ã™ã‚‹Deep Learning技術（注2）を開発ã—ã¾ã—ãŸã€‚ Deep Learning技術ã¯ã€äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®ç™ºå±•ã«ãŠã‘るブレークスルーã¨ã—ã¦æ³¨ç›®ã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šã€ç”»åƒã‚„音声ã§ã¯æ¥µã‚ã¦é«˜ã„èªè˜ç²¾åº¦ã‚’é”æˆã—ã¦ã„る一方ã§ã€é©ç”¨ã§ãるデータã®ç¨®é¡žã¯é™ã‚‰ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚特ã«IoT機器ãªã©ã‹ã‚‰å¾—られるã€äººã«ã‚ˆã‚‹åˆ¤åˆ¥ã‚‚困難ãªã»ã©ã®æ¿€ã—ã„振動ã®æ™‚系列データを精度よã自動的ã«åˆ†é¡žã™ã‚‹ã“ã¨ã¯å›°é›£ã§ã—ãŸã€‚ 今回ã€æœ€å…ˆç«¯æ•°å¦ã‚’
ランã‚ング
ランã‚ング
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
The recent black hole LIGO experiment used PyStan! | Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}