【開発事例】生体情報のデータ解析
生体情報に対してAIを用いて解析
2022年 国内企業様の生体deviceから取得した情報に対して解析を行なった。 時系列データに対するリサーチから推論システムの構築まで。今回は対象が 時系列データであったため、それに対応するjournal、conferenceを選定し、 その論文から適切なNeural Networkモデルのアーキテクチャを選定した。 さらにモデル実装、学習・評価、推論システムの構築、結果の可視化を行なった。 結果のvisualizing。時系列データは可視化が難しいが、適切な可視化を行わなければ 結果の評価が困難となる。今回はいくつかの手法を用いて可視化を工夫した。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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当社は、人工知能に関し、受託開発や自社プロダクトを展開しております。 2013年よりDeep Learningにシフトし、CNNやRNNの改良に取り組む。 2014年に独自のディープラーニング・フレームワークをC言語で作成。（Preffered NetworkdのchainerやGoogleのTensorflowよりも先に発表） 2016年より日本で最大規模の人工知能コミュニティである全能アーキテクチャにおいて、主たるメンバーが集まった開発部で活動を開始。 2016年7月、全能アーキテクチャ開発部にて Double-DQN モデルの実装に成功。 2017年より大手企業N社様のAIシステムを開発。 その後、製造業分野、医療分野、農林水産業分野などで多くのシミュレーションモデル、およびロボット・モデルを開発。 Award： 2016年 第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ AIエッジコンテスト 銅メダル ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。