新たなる挑戦

約3か月ぶりの投稿だが

休日はPythonの勉強2~3hr、バドミントン3hr、残りの時間は家事と育児という状況

先日、昨年度から活動していたデータベースを活用した製造管理強化の仕組み構築に一定の目途が立ち、次のテーマとして機械学習を用いた課題解決に名乗りを上げた。

私は数学の専門家でもなければ、機械学習によく使われるPythonやRに精通しているわけでもないが、既にある程度の生産性や品質を確保できる現場をさらに改善するためには、ある程度実現性の低い選択をする必要があると思った。

私は前職で生産トラブルの予兆管理を実現するためのプロジェクトに調整役として参画し
データサイエンティストがどのように予測モデルの構築を進めていき、どのように現場に実装するか。などを割と近い距離で見てきており

まったく勝算が無いわけではないので、あえて皆が避けがちなテーマに手を挙げた

使用言語はPython。
Pythonのプログラミングスキルは、徐々に要領を掴んできており、
youtube先生の動画見ながら、同じコードをエディット、デバッグし感覚を掴んでいる。

Python初心者の激甘理論で言うならば
統計モデリングと機械学習の基本コードはネットで落ちているため、後はデータの事前処理や、コードの微調整でなんとかデータの予測はできそう

どちらかというと、その手法の数学的意味の理解に苦しんでいる

以下の3つの手法が使えそうで、重回帰分析→モデル化→データ予想は実際の製造データで予測・検証済みで、なんとなく使用条件に制約があることを理解した。
・重回帰分析
・ARIMAXモデル
・LSTM

かなりマニアックな内容となったが、要は元気にやってます。ということです。

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