介護現場における IoT x 機械学習の実証実験レポート - IDCF テックブログ
はじめまして。データビジネス本部の木村です。普段は福岡オフィスで Python の機械学習系のライブラリを使ったデータ分析・予測モデルの構築を行っています。 IDCF は今年、高齢者介護施設においてIoTセンサーとデータ分析技術を活用し、機械学習による介護/看護職員の行動認識・業務分析を実証実験として実施しました。今回はその実証実験について、技術視点でお伝えしたいと思います。 Contents: 実験フィールドは「介護現場」 実験の目的は「職員の業務効率化」 要素技術 全体構成 IoT デバイス スマートフォン サーバーサイド IDCF の役割 行動ラベル分析 作業時間の分布 作業項目ごとの平均作業時間とトータルの実施回数 1回あたりの作業時間と職員属性の関係 機械学習による行動認識 まとめと課題 実験フィールドは「介護現場」 このプロジェクトは、福岡県を中心に全国で84施設の介護施設を運
なぜ日本の「ものづくり」は復活しないか - 駄文型
GE 巨人の復活 シリコンバレー式「デジタル製造業」への挑戦 という本を読んだ。 2015年に160億ドルの特別損失を計上したゼネラル・エレクトリック（GE）が、いかにして復活を遂げたかをまとめたものだ。 GE はベイエリアやシリコンバレーと呼ばれる地域のテクノロジー企業の文化を模倣し、復活した。ベイエリア式の文化とはすなわち、「リーンスタートアップ」であり、「デザイン思考」であり、「アジャイル」であり、「OSS」である。 GE 巨人の復活 シリコンバレー式「デジタル製造業」への挑戦 作者:中田 敦日経BPAmazon 「シリコンバレー式」のコピーは製造業でも有効か？ デジタル筋肉(マッスル)のアウトソーシング 「デジタル製造業」戦略 売るのは「もの」ではなく顧客の成果を最大化するための「サービス」 エコシステムを創り出す 日本の「ものづくり」の復活を阻むもの 「シリコンバレー式」のコピー
データサイエンティスト・データエンジニアのための Python ライブラリ一覧 - Qiita
データ分析やデータ加工、機械学習などを行うのに便利な Python ライブラリを紹介する。 なぜ Python なのか 統計や機械学習をするなら、 R という選択肢もある。 R のデータの加工や集計、統計処理に優れた言語であり、言語標準の機能だけでかなりのことができる。機械学習のライブラリも充実しており、有力な選択肢であることは間違いない。 R と比較して Python が優れている点は、周辺エコシステムの充実にある。 Python エコシステムはデータサイエンスの分野に留まらない。 NumPy や Pands で加工したデータを Django を使った本格的な Web アプリケーションで利用することも可能だ。 ライブラリ群のインストール ここで挙げているライブラリのほとんどは Anaconda で一括でインストールできる。 データ加工 NumPy NumPy は数値計算を効率的に行うため
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
