製造現場向けの自動化ツールをPythonで作る時に留意すること - Qiita
この記事のモチベーション 昨年、生産技術職からデータ分析業に転職し、Pythonを書く機会が多くなりました。今は機械学習用の前処理ツールを開発する案件に携わっています。そんな中、生産技術者として働いていた時のことを顧みると自動化できた作業が色々あったなーと思いました。転職後に得たPythonの知識と生産技術者時代の知見を踏まえて、再び製造現場で働く際に使えそうなネタを記載します。同じようなニーズに直面している方の参考にもなれば幸いです。 本記事は既存技術を組み合わせてこうしたら良さそう！ということを記載したものであり、技術的に目新しいことがない点を初めに断っておきます。 自動化する内容 生産技術者として働いていた時に工程から出てくるデータを1日の終わりに集約するという作業がありました。製造装置のログや検査結果を製品ごとにcsvファイルで保存し、1日の終わりに集約してその日の進捗率や不良率を
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
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