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  • AIによる異常検知 勤務データ編 - Qiita

    3 users

    qiita.com/ka201504

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目次 1.はじめに 2.オートエンコーダーを用いた異常検知 3.前準備 4.学習 5.検証 6.おわりに 1. はじめに AIを活用した異常検知は、いろいろな場面で活用されています。 例えば、製造工場やエネルギー設備などの産業設備において、異常検知は非常に重要です。センサーデータや機械の動作データを監視し、通常の動作パターンからの逸脱を検知することで、機械の故障や異常を予測し、メンテナンスを行うことができます。 また、医療分野では、患者の健康状態をモニタリングするために異常検知が活用されます。患者の生体データ(心拍数、血圧、体温など)を

    • テクノロジー
    • 2023/09/02 15:05
    • pythonでデータ分析、やってみた(ピッチャーの年棒は何で決まるか?) - Qiita

      3 users

      qiita.com/ka201504

      0.結論 pythonでプロ野球投手の年俸に最も影響を及ぼす要因を調べてみた。 結論として影響したのが、投げた回数や年齢。 意外と投手として「流した汗」に直結しているデータが上位を来た。 逆に、投手から見ればカッコ良い奪三振が下位なのにはビックリした。 1.背景・経緯 プロ野球には一般的なレベルで興味がある。何億も稼ぐ選手がいる一方で、金銭的に恵まれない選手もいる。年俸が何で決まるのか、調べてみることにした。 事前の予想では、勝ち星の数や奪三振が年俸に影響を与えそう。何年もやっている年齢が上の選手が稼いでいるのかもしれない。 2.データの準備 何は無くともデータの準備。データは「プロ野球データFreak」さんから、お借りしました。とても良くデータがまとまっていて、大変、助かりました。この場を借りて、御礼を申し上げます。 http://baseball-data.com/ データ分析の前段階

      • テクノロジー
      • 2018/03/19 13:24

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