上手な機械学習と統計的品質管理の使い方入門―ＪＵＳＥ‐ＳｔａｔＷｏｒｋｓによるこれからのものづくりに必要な両利きのデータ分析

渡邉 克彦【著】

日科技連出版社（2021/03発売）

• サイズ A5判／ページ数 202p／高さ 22cm
• 商品コード 9784817197276
• NDC分類 509.66
• Cコード C3050

内容説明

統計的品質管理と機械学習の役割がわかる。本書では「従来の統計的品質管理の効用」と「機械学習の必要性」が明確に説明されている。

目次

第１章　ものづくりにおけるデータ分析
第２章　データ可視化
第３章　層別
第４章　情報の要約
第５章　予測
第６章　分類
第７章　外れ値検出
第８章　相関分析
第９章　総合演習

著者等紹介

渡邉克彦［ワタナベカツヒコ］
東京理科大学基礎工学研究科修士課程修了。トヨタ自動車（株）第３電子技術部に入社。その後、ＴＱＭ推進部、ＳＱＣグループのグループ長として応答曲面法、信頼性、品質工学、感性評価などの社内講座における質向上の取組みを行う。現在は、ＳＱＣおよび機械学習におけるデータ分析の普及推進や実践活用の支援に従事。社内およびトヨタグループのデータ分析推進・指導アドバイザ。日本規格協会講師、中部品質管理協会講師。受賞歴・著作、２０１１年（一社）日本品質管理学会第１回Ａｃｔｉｖｉｔｙ　Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｍｅｎｔ賞。２０１３年（株）日本科学技術研修所第１０回ＪＵＳＥ－Ｓｔａｔ　Ｗｏｒｋｓ活用エキスパート賞。『開発・設計に必要な統計的品質管理』（共著、日本規格協会、２０１５年）。２０１６年度日経品質管理文献賞受賞（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

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[Go Extreme]

ものづくりにおけるデータ分析：トヨタグループにおける問題解決とデータ分析　SQCと機械学習の枠組み　データ分析の全体像　データ可視化：SQC-多変量関連図　機械学習ー濃淡散布図・密度プロット・等高線図　層別：クラスター分析と混合ガウス分布　機械学習ー混合ガウス分布　情報の要約：SQC-主成分分析　予測：単回帰・重回帰分析　クロスバリデーション　モデル評価　分類　外れ値検出　相関分析 総合演習

2021/04/14