東芝と統計数理研究所、製造現場向け機械学習アルゴリズム「HMLasso」を発表

東芝と統計数理研究所は8月2日、製造現場向け機械学習アルゴリズム「HMLasso (Least absolute shrinkage and selection operator with High Missing rate)」を発表した。

「HMLasso」は、多くの欠損値が含まれている製品データからも、品質低下や歩留悪化などの要因を高速・高精度に特定する技術。これまで利用されてきたアルゴリズム「CoCoLasso」と比べ推定誤差を約41％削減することに成功した。この技術によって、従来は活用の難しかった欠損値を多く含むデータでも高速・高精度な要因解析が可能となり、工場・プラントなど製造現場の生産性・歩留・信頼性の向上が期待できるようになるという。

東芝と統計数理研究所は、本技術の簡易プログラムをオープンソースソフトウェアとしてWebサイトに公開している。

(川原 龍人/びぎねっと)

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