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ディープラーニングのトレンドの一つ、Meta-Learningについてのセッション。 いらすとやwww #Ignite19 pic.twitter.com/QABNJJLbQj

産業システムの技術トレンドに関する実際 エッジコンピューティング→来てる。クラウドに送信するコスト高い 機械学習の幅広い適用→ダウト!純粋なアルゴリズムは使い物にならない。物理モデル、デジタルツインとの併用 ワイヤレスセンサ→来てる 安価/無料のセンサ→確かにコモディティ化 #Ignite19 pic.twitter.com/iiThQsNkuJ

ただしコンテクスチュアリゼージョンの完全な自動化は難しい。そこでクラウドソーシング(専門家がWebインターフェースを通して情報の追加や修正を行う)、カスタムスクリプト(Jupyter Notebookを使ったインタラクティブなルール設定)を併用して精度と効率を上げるしくみを用意 #Ignite19 pic.twitter.com/2RW9FHS0j4

データのコンテクスチュアリゼーション。各装置(アセット)に対し時系列データ、イベント、ドキュメント、3Dモデル、装置相互の関係性(リレーション)などの情報を付与して構造化し、データにコンテクストを持たせることでデータの活用を促進。コンテクスト付与も機械学習技術を活用し自動化 #Ignite19 pic.twitter.com/4GmxZ84fi6

GoogleによるML Opsのプレゼンテーション。「最初の機械学習モデルを作るのは今や簡単になったが、本番環境で継続的に運用をするのはとても難しい」 #Ignite19 pic.twitter.com/F66uTdA4Gl

油井から汲み出した原油に含まれる水分を分離し排出するフローで、排水に含まれる不純物の量を予測し対策を行うプロジェクト。現場のノウハウを元に仮説を作り、モデルの生成を繰り返し検証する。結果に高い影響を与える特徴量をビジュアライズ #Ignite19 pic.twitter.com/lqOTTXf4rw

データ解放 最前線 なぜか日本語w #Ignite19 pic.twitter.com/QVJ36Y8NnS

Aker CEOオイビンド・エリクセン「6つの学び」 - ソフトウェアのイノベーションのためには商業的なアプローチを - CEOリーダーシップの実践が不可欠 - ソフトウェアをビジネスプラン・戦略の一部として組み込む - 具体的で計測可能なKPI - 組織全体の力を結集 - ビジネスモデルを変化させる #Ignite19 pic.twitter.com/XStP3dMloi

Cognite CEOジョン・マーカス・ラービックが語るデジタルトランスフォーメーションの鍵 - データの民主化 - 意味のあるデータ(コンテクスチュアライゼージョン) - データ可視化 - 物理計算と機械学習の融合 - スケールさせる #Ignite19 pic.twitter.com/qo3vwVgOxz

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