「実践ビジネスのための機械学習」シリーズは、入門者向けに基礎的な考え方、どのような業務に適用できるかを分かりやすく解説した上で、Spotfireによる実データの分析例も併せて紹介します。

「教師なし学習」の代表的手法であるクラスター分析は、データが与えられた時に、考察の初期にデータを幾つかの群に分けて、データの背後の原因を探る第一歩として有効です。
たとえば、生産ラインのセンサデータが存在するとき、膨大なデータをいくつかのセグメントに分け、最適な製造パラメータを推定するといった活用が可能になります。
ビジュアルデータサイエンスツール「Spotfire」を用いてビジュアルな実例を交えながら、クラスター分析をものづくりを含む実務に適用する流れを習得することを目指します。