- 数値データ分析
- 因果推論
要因解析技術 HMLasso™※
応用先
- 半導体工場における歩留低下要因の抽出
- その他、インフラ機器やオフィス機器の故障や異常の要因解析に応用可能
ベンチマーク・強み・実績
- 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所との共同研究成果
- 最先端のアルゴリズム「CoCoLasso」と比べ推定誤差を約41％削減
問い合わせ窓口
問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:要因解析技術 HMLasso]やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。
参考文献：
- M. Takada et al., “HMLasso: Lasso with High Missing Ra te,” IJCAI 2019.
- M. Takada, “hmlasso,” R package, 2019. (The Comprehensive R Archive Network)
- 大量の欠損を含むデータからでも不具合の要因を特定する機械学習アルゴリズム（AI）を開発
