「実践ビジネスのための機械学習」シリーズでは、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、ソフトウェアによる実データの分析例も併せて紹介します。

ロジスティック回帰分析は、現代では機械学習の手法の一つに分類されることが多いですが、長い歴史を持ち、多くの応用実績がある確立された手法です。複数の測定値から「不良品の発生」や「設備の故障」といった「Yes/No」の2値を予測・判定します。
ロジスティック回帰分析がニューラルネットワークのような「ブラックボックス」モデルと一線を画すのは、モデルの解釈性にあります。
どの変数がどのくらい不良や故障に影響しているかが定量的に示されるため、現場のエンジニアが「なぜ」その問題が起きているかを理解し、具体的な改善アクションにつなげることが可能です。そのため、品質管理や歩留まり改善、予知保全、さらには研究開発全般においても有効に活用できます。

本セミナーではビジュアルデータサイエンスツール「Spotfire」を用いた実例を交えながら、ロジスティック回帰分析を実務に適用する流れを理解することを目指します。ぜひご参加ください。