いち早く在宅勤務のデータ分析に踏み出した関西の電子機器トップメーカー【アンケート分析】
機械学習とSHAPを用いたデータビジュアライズテレワークを続けたい人はどのような人か？の探索テレワークの効率が良かった人はどのような人か？の探索 機械学習とSHAPを用いたデータビジュアライズ今回はSHAPという機械学習の結果を説明するアルゴリズムを用いてアンケートの分析を行います。SHAPのsummary_plot関数は、どの説明変数が目的変数に対してどのように寄与したのかをビジュアライズしてくれます。 まずはこのビジュアライズ結果の読み方から説明します。以下の画像はSHAPの公式がサンプルとして公開しているボストンの住宅価格予測問題のsummary_plotの結果です。 SHAPのsummary_plotの読み方としては次の通りです。 縦軸：上から順に、目的変数に対する寄与の大きさ横軸：左側は目的変数に対して負の寄与、右側は正の寄与色：青は小さな値、赤は大きな値これらを組み合わせること
エアロセンスが取り組んだ、「1万平方メートルのシートで1円硬貨大の破れ発見」作業
広大な地域をカバーする必要のある点検作業をどう効率化するか。これはさまざまな業界で共通の課題だ。自律運行ドローンを使った測量などで知られるエアロセンスは2019年1月24日、同社が関わっている福島県での、ドローンと機械学習を使った除染除去物仮置き場の点検自動化について説明した。 東日本大震災に伴う原子力発電所事故に起因する放射能汚染に関しては、除染作業が続けられてきた。除染作業で取り除いた土などは、仮置き場に3年程度保管され、その後中間貯蔵施設に送られる。仮置き場では、除去物を収容した容器や土のうを防水シートで覆い、放射性物質の流出を防ぐ対策が講じられている。 福島県南相馬市では、竹中工務店、竹中土木、安藤ハザマ、千代田テクノルで構成される共同企業体（JV）が市の委託を受け、除染作業を実施している。同JVが採用しているシートは通気型で、内気を逃がす排気パイプが不要である代わりに、経年変化な
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