[注意] decode 2019 で使用したデモコードは下記 Repogitory に移動しました

https://github.com/konabuta/Build2019-ML-Update

Machine Learning for Manufacturing

製造業における機械学習/深層学習のアナリティクスのユースーケースをまとめています。Azure Machine Learning などのPaaSサービスを利用しています。

品質管理 (Quality Control)

自動機械学習による品質予測モデル構築

• 自動機械学習 Automated Machine Learning による品質予測モデル構築
• 工場の製造工程データのデモデータを利用

モデル解釈手法による品質の要因探索

• Azure Machine Learning Interpretability SDK によるモデル解釈
• SHAPによるモデル解釈

決定木による品質の要因探索

• Scikit-Learn Decision Tree モデルによる品質不良の発生条件の理解

外観検査モデル構築とWindows MLへのデプロイ (作成中)

• Custom Vision Service による画像分類モデル構築
• ONNXモデルのWindows Machine Learning デプロイ

設備保全 (Predictive Maintenance)

LSTMによる設備保全

• LSTMによるRULの時系列予測モデル作成
• Machine Learning Compute による高速モデル学習

需要予測 (Demand Forecasting)

自動機械学習による需要予測モデル構築 (作成中)

Azure 環境の準備

Azure Machine Learning service

Azure Machine Learning service は、機械学習/深層学習のプロセスを全てカバーする Pythonベースの PaaSサービスになります。データサイエンティスト・市民データサイエンティストが主な利用ユーザになります。

Python SDK Install

pip install --upgrade azureml-sdk[notebooks,automl,explain,contrib] azureml-dataprep

詳細は構築手順はこちらのページをご参照ください。