自動機械学習（AutoML）プラットフォームの概要

直感的なユーザーエクスペリエンス: コーディングが不要、使いやすいユーザーインターフェース (UI)。

エッジ展開: モデルをC言語に変換してコンパイルし、センサやコントローラーなどのエッジデバイスに直接デプロイすることで、データ生成元でAIを即座に利用することが可能です。これにより、待機時間が短縮され、データのセキュリティが強化され、リアルタイムでの意思決定も向上します。

エッジ最適化: Arm® Cortex®-M0～M4クラスのMCUおよびその他の制約のある環境をサポートします。

センサデータ: 複数のストリームからデータを取り込み（センサ・フュージョン）、センサに依存しません。

機械学習（ML）メソッド: Qeexo AutoMLは多岐にわたるMLモデルをサポートしており、ユーザーは多数のアルゴリズム（回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク）からの結果を比較することができます。

特徴抽出: 最高のパフォーマンスを得るために、自動化された特徴抽出によって、データから特徴を生成して重み付けをします。

データ: パターンと問題を理解するために、収集またはアップロードされたデータを視覚化、ラベル付け、セグメント化します。

報告: モデルのパフォーマンスの概要、視覚化、推奨事項を提供します。

対応センサー

機械学習コンサルティング

機械学習（ML）の威力を解き放ち、データの価値を最大化してみたいと思われますか？Qeexoは、お客様のMLへの旅をご案内する専門家によるフルサービスのMLコンサルティングを提供します。当社のMLコンサルティングチームは、様々な業界とML技術について、深い理解をもたらす経験豊富なデータサイエンティスト、エンジニア、ML専門家で構成されています。当社はお客様と提携して、お客様のビジネス目標に沿ったオーダーメイドのML戦略を開発し、お客様のデータ資産の可能性を最大限に活用します。

Qeexo MLコンサルティング サービスの概要:

全体的なアプローチ: 当社は、技術的側面だけでなく、より広範なビジネス状況も考慮した、機械学習（ML）コンサルティングに対する包括的なアプローチを採用しています。当社のMLエンジニアは、お客様のチームと密接に連携して、お客様固有の課題、目標、データエコシステムを理解します。

カスタマイズされたソリューション: 当社は、オーダーメイドのソリューションの力を信じています。当社はお客様のデータを分析し、機械学習（ML）アプリケーションの機会を特定し、実用的な洞察を提供し、プロセスを最適化し、効率を高めるためのカスタムソリューションを作成します。

エンドツーエンドの専門知識 + 自動機械学習（AutoML）: データ収集、前処理からモデルの開発、展開および継続的なメンテナンスに至るまで、当社の MLコンサルティングチームは、機械学習（ML）ライフサイクル全体を通して包括的なサポートを提供します。当社は専門知識とQeexo AutoMLのパワーをもたらし、お客様のMLモデルが正確で、信頼性が高く、スケーラブルであり、目に見える成果をもたらすことを保証します。

インフラの最適化: 機械学習（ML）の成功は、しばしば、堅牢でスケーラブルなインフラに依存します。当社のコンサルタントは、お客様の既存のインフラを評価し、ML環境を最適化するための推奨事項を提供します。エッジデバイスへのMLモデルの展開、クラウドプラットフォームの活用、コンピューティングリソースの最適化などにおいて、当社はスケーラブルで効率的なインフラの構築を支援します。

Qeexo AutoML（自動機械学習）トレーニングと知識伝達: 当社は、機械学習（ML）の知識とスキルを、お客様のチームに与えることができると信じています。当社のMLコンサルティング業務には、トレーニングセッションと知識伝達の活動が含まれており、Qeexo AutoMLを使用して MLモデルを独自に維持・強化するための専門知識を、お客様のチームに提供します。

継続的イノベーション: 当社は、エッジデバイスにおける自動機械学習（AutoML）のパイオニアとして、MLの進歩の最前線に立ち続けます。当社の 機械学習（ML）コンサルティングチームは、最新の研究、方法論およびベストプラクティスに熱中しています。当社は、この専門知識をお客様の組織に提供し、お客様のMLイニシアチブが最も革新的な技術を活用し、革新性と競争力を維持できるようにします。

AutoML（自動機械学習）アプリケーション

産業と製造:

- 状態基準保全（CBM）: 劣化の兆候を早期に検出して、資産活用率を最適化し、メンテナンスの必要性を予測し、ダウンタイムを最小限に抑えて、メンテナンスコストを削減します。
- 異常検出: 異常なパターンや故障シグネチャを特定し、アラートをトリガーして、是正措置を開始します。
- 運営効率と品質管理: 生産ワークフローを最適化し、欠陥を減らし、リソース配分を最適化し、データ駆動型の意思決定を行って、製品全体の品質と歩留まりを向上させます。

輸送と自動車:

- インテリジェント交通システム: センサ、車両、インフラからのデータを活用して、交通管理を最適化し、安全性を向上させ、車両の性能を向上させます。
- フリート管理: 効率的なリソース配分、予知保全のスケジューリング、燃料効率の最適化、および効率的経路の選定を可能にします。
- 運転支援と安全システム: さまざまな運転シナリオを検出して対応できるモデルを、迅速にプロトタ イプ化して展開します。

スマートビルディング:

- インテリジェントビルディングオートメーション: センサ、機械システム、天気予報、占有パターンからのデータを活用することによって、ビルディングオートメーションシステムを最適化し、照明、HVAC、エネルギー管理システムの予測制御を可能にします。
- 予知保全と故障検出: センサデータと過去のパターンを自動的に分析することによって、ビルディ ングシステムの異常と潜在的な故障を検出します。通常の動作条件からの逸脱を特定し、先行保全のためのアラートを生成します。
- 占有者中心の最適化: 占有センサと環境センサからのデータを分析し、照明、温度、大気質を最適化して、パーソナライズされた快適な空間を作り出します。

エネルギーと発電:

- エネルギーの生成と供給：エネルギー生成スケジュールを最適化し、需要変動を予測し、効率的なグリッド管理を可能にします。
- 電力設備のための予知保全: 装置劣化の初期兆候を検出し、潜在的な故障を特定し、タイムリーなメンテナンスのためのアラートを生成して、未定のダウンタイムを最小限に抑えます。
- 再生可能エネルギーの予測と統合: 再生可能エネルギー生成の正確な予測を生み出し、効率的なグリッド管理、再生可能資源の最適利用、断続的なエネルギー源の電力系統への統合の改善を改善します。