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07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料 1. 2. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 2Page
会社紹介と自己紹介
池田 拓史
• 1970年埼玉県生まれ
• 1999年素粒子実験物理学で博士号を取得
• その後データサイエンス業界で活動(19年)
IoTビジネス共創ラボ 製造ワーキングメンバー
(一社)人工知能ビジネス創出協会 運営委員
(一財)企業活力研究所 2018年度ものづ
くり競争力研究会 委員
(特非)iSRF AI人材 ワーキンググループ 副主査
(共著書)
1.「サービスサイエンスの事訳」筑波大学出
版会(2017/10)
2.「何ができるのか?何が必要なのか?産業
利用を考える人のための人工知能・機械学
習・ディープラーニング関連技術とその活
用」情報機構(2016/6)
3.「機械学習・人工知能 業務活用の手引き
~導入の判断・具体的応用とその運用設計事
例集~」情報機構(2017/11)
4.「IoT/AIの活用は製造業に革新をもたらす
か?製造現場・工場におけるIoTの利用と可能
性」情報機構(2018/1)
3. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 3Page
IoTとマン・マシン・AIサイクル
人間
マシンAI
介入
介入
知識
データ
IoT!
デジタル
ワールド
リアル
ワールド
4. 5. 6. 7. 8. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 8Page
①センサータグ(CC2650_SensorTag)
内蔵センサ
1. 周辺光センサ
2. 赤外線温度センサ
3. 周辺温度センサ
4. 加速度センサ
5. ジャイロセンサ
6. 磁力計
7. 気圧センサ
8. 湿度センサ
9. マイク
10.磁気センサ
無線通信
1. BLE
2. ZigBee
3. 6LowWPAN
有線で接続しなくても、無線経由でどの
センサーを使うかなどの設定が可能です
今
回
使
用
9. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 9Page
①センサータグ(CC2650_SensorTag)
加速度(x、y、z)
角加速度(x軸周り y軸周り z軸周り)
1. 加速度センサ
2. ジャイロセンサ
このデモでは1秒ごとに一回測定
するように設定しました
10. 11. 12. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 12Page
②IoTゲートウェイ(Almagiro IoT)
OS
Linux
センサータグやIoTハブと通信するための
pythonプログラムを実行します
pythonでIoTハブへ通信
するためのライブラリを
利用
(iothub_client)
🄫東京エレクトロンデバイス様
13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 22Page
④ストリームアナリティクス(クエリ)
Databaseに出力するためのクエリ
Power BIに出力するためのクエリ
getscore(x, y)
Azure MLのWeb APIを呼び出す関数
関数の定義はこの後おこなう
getscore(x, y)
Azure MLの
Web APIを呼び出す関数
23. 24. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 24Page
⑤Blobストレージ
すみません、詳細は省略します
データを貯めときます!
Azure MLのモデル学習や
過去データの分析に必要です!
25. 26. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 26Page
⑥Azure ML
Machine Learning
Web API Experiment
IoT Hub
リアル
タイム処理 最初だけ必要
27. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 27Page
⑥Azure ML(Experiment)
Blobストレージ
にためてあった
データ
28. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 28Page
⑥Azure ML(1クラスSVMとは?)
𝑓𝑖
カーネルトリックにより
高次元に埋め込まれた
変数空間
データ点Xでの
𝑓𝑖の大きさで
領域Cからの
逸脱を判断決定関数𝑓𝑖の
値が0となる
超平面を
サポートする
データ点群
(サポートベ
クトル)
決定関数𝑓𝑖の
値が0となる
超平面を
サポートする
データ点群
(サポートベ
クトル)
領域C 𝒇𝑖 =
𝑙∈ 𝑛
𝛼𝑙 𝐾 𝒙𝑖, 𝒙𝑙 + 𝛼0
「正常」領域Cの
境界となる超平
面をサポートす
るデータ点群
(サポートベク
トル)
決定関数𝑓𝑖の値が
0となる超平面
29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. Tecnos Data Science Engineering All Rights Reserved 2017 35Page
最後に
一緒にやりませんか?
ちょっと古いですが、当社社員が関連記事を
雑誌Interface(インターフェース) 2016年07月号
に書いています
こちらもあわせて
ごらんください
36.