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不確実性を考慮したベイズ型メタ学習フレームワークによる産業機械の故障診断

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田中専務

拓海先生、最近うちの若手から「メタラーニング」だの「ベイズ」だの聞いて不安です。要するにうちみたいなデータの少ない、偏った現場でも機械の故障が見つけられるようになるって話ですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大枠はその通りです。今回の論文は、偏った（imbalanced）産業データでも高精度に故障を診断できるよう、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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