- 異常検知
- メディアデータ分析
深層クラスタリング
応用先
- 製造現場の歩留解析
ベンチマーク・強み・実績
- 世界トップレベルの教師なし分類（クラスタリング）精度を達成（ACML2018）
- データ数に偏りのある半導体製造データの教師なし分類精度84.1％（従来手法69.9％）
- 手書き数字の公開データセット（MNIST）の教師なし分類精度98.4%（従来手法93.8％）
問い合わせ窓口
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参考文献：
- Y. Tao, et al., “RDEC: Integrating Regularization into Deep Embedded Clustering for Imbalanced Datasets,” Proc. of the 10th Asian Conference on Machine Learning (ACML2018), pp.49-64, 2018.
- 中田康太, 他, “ビッグデータを活用した歩留解析支援システム “歩留新聞” による解析作業時間の短縮.” デジタルプラクティス, Vol.10, No.2, pp.304-321, 2019.
- 教師なしで少量の不良品データを高精度に分類する深層学習技術を開発
- 東芝レビューVol.72, No.1, p.31 (2017年3月) ※応用事例
- 東芝レビューVol.73, No.3, pp.18-21 (2018年5月) ※応用事例
