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  2. 系統解決方案
  3. 巨量資料解決方案
  4. 支援巨量資料的先進技術
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支援巨量資料的先進技術

不變量分析

以往分析大量的感測器數據,需要冗長的時間與熟練的技術人員的經驗知識才能進行。


而NEC的不變量分析技術,是從多數感測器中蒐集與分析大量的時間序列資料後,將平時感測器間的不變關係(Invariant)視為關係式再自動進行模式化。將此模式的預測値和即時資料作比較後,便可檢出「異於平常」的動向。在不變量分析技術中,藉由機械學習自動找出感測器間的關聯性,因此可發現連專家也不易察覺的關係。此外為了高速演算,還特意對關係式進行了簡化。於是能以不亞於人類判斷的表現,綜觀審視所有感測器間的關聯性。

相關解決方案

在預兆階段偵測故障,實現安定的運轉!
從發電設備的振動、溫度等龐大的感測器數據中,找出故障預兆階段的實證。

今後的適用領域

不變量分析技術可監測橋樑、高速公路等社會基礎設施、生產設備、發電廠等各種重要設施的故障預兆,因此可望能用於管理汽車、火車等品質。

異種混合機械學習


巨量資料大多混合存在不同規則性的資料,因此以往若未事前分割,便無法適當分析資料。NEC開發的異種混合機械學習,就是應用高度的機械學習技術,在無需仰賴人類判斷之下,便可高速且高精確地發現潛藏於巨量資料中的複數規則。

相關解決方案


高精確地預測商品需求,可自動訂貨!

相關案例

株式會社大林組

從人物的動向或天候等資料,高精確地預測電力需求,可有效率地使用能源。

今後的適用領域


異種混合學習技術,可望能應用於預測商品或電力等需求、預測商品等適當價格、預測會員購買動向、預測機器劣化等社會各種層面的預測領域。

文字含意辨識


基於文中詞彙的重要性、主語和謂語等句型結構的考慮,辨識兩個語句是否含有相同意思的技術。NEC運用30年以上文字分析研發所培育的形態學分析技術、語法分析技術、獨創開發的大規模辭典等技術瞭解文字含意,再高準確地辨識語句的意思。

相關解決方案


高精準地判定郵件或報告中,是否含有需管理的資訊。

相關案例


株式會社三井住友銀行

自動分析與判定數千業務員的文書,毫無遺漏地找出重要訊息,以強化資訊管理。

今後的適用領域


文字含意辨識技術可望能應用於強化遵法、檢測公共風險、改善產品與服務等領域。

RAPID機械學習


可透過有效運用文字、圖像、聲音等各種資料的機械學習,分析的精準度可以超越傳統的技術。不仰賴資料種類,資料量越多越能提高分析精準度,因此能活用於巨量資料的高速配對運用上。

今後的適用領域

RAPID機械學習技術可望能用商品配對、顧客行動分析、交通管制等社會各種層面的預測上。

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