東芝AI技術カタログ

異常検知メディアデータ分析

深層クラスタリング

教師なしで少量の不良品データを高精度に分類します。

  • ・独自の評価関数によりデータ数が不均衡なデータ群も高精度に分類できます。
  • ・公開データセットとリアルデータの双方で世界最高レベルの分類性能を達成しました。
深層クラスタリングイメージ
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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%)