AI・画像認識データ分析

効率的なデータ分析で有用な特徴を発見、システム化へ

Sky株式会社では、システム化の前段階であるデータ分析において、ドメイン知識を取り入れた有用な特徴量エンジニアリングを実施。AutoMLの活用などで効率的にデータ分析を行い、実効性の高いシステムの開発へつなげています。

実績紹介

データ分析・活用において、次のようなお悩みをよくお聞きします。

  • データは集めたが、どのように分析すればいいのか?
  • 現場の情報・知識・ノウハウを、どのように活用するのか?
  • 検知・予測のモデルはどのように選定すればいいのか?

弊社では、「Microsoft Azure」や「Amazon Web Services」などクラウド上でのデータ収集はもちろん、センサーなどのエッジデバイスからもそれぞれの形式でデータを収集。各種ライブラリを活用して、データを最適に可視化します。
さらに、現場の声を引き出して、各ドメイン固有の情報・知識・ノウハウも分析内容に反映します。
このように、有用な特徴を抽出した上でAutoMLなどを活用し、効率的にデータ分析を実施します。
また、推論に使用するモデルも、機械学習を使わないルールベースの検討を含めて最適なものを選定。システム化に必要な精度向上、判断ルール策定を行います。

業務フロー

業務フロー 業務フロー

※データ可視化:「Matplotlib」を利用して出力したサンプル画像
※特微量エンジニアリング、推論モデル選定:「PyCaret」を利用して出力したサンプル画像

事例1ネットワーク監視(系統別トラフィック可視化例)

ネットワーク監視(系統別トラフィック可視化例)

※「Plotly」を利用して出力したサンプル画像

事例2異常検知(設備状態の時系列データ分析例)

異常検知(設備状態の時系列データ分析例)

活用している技術

  • LSTM(時系列データ分析)
  • GBDT(XGBoost、LightGBM、CatBoost)
  • scikit-learn、AutoML(PyCaret)
  • 可視化ライブラリ(Matplotlib、Plotly、SHAP)
  • Amazon SageMaker
  • Azure Machine Learning(統合データサイエンスソリューション)
  • Apache Spark(ビッグデータ分散処理フレームワーク)

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