機械学習、ガウス過程を利用した予測システムについて話せます

エキスパート

氏名:開示前


■背景
使用済み車載電池の劣化データを分析して残存寿命の平均値と分散を求める機械学習システムを開発中です。単なる寿命予測ではなく、劣化の確率分布を計算することで、製品保証や損害保険のコストが求まり、再生製品のビジネスプランを作成することを目的としています。

■話せること
ノイズの乗った観測データからガウス過程を用いて平均値と分散の傾向を求める機械学習システムの開発について話せます。単なる予測ではなく、確率分布を計算することで、確信度の高い予測とそうでない予測をデータとグラフで示すことができ、製品保証や損害保険のコスト計算など幅広い応用が可能です。

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氏名:開示前

外資系コンピュータメーカーでの39年間の研究開発、クラウド事業、ブロックチェーン事業の技術職の経験を活かし、定年退職後フリーランスとして独立開業。中堅システムインテグレータ、研究開発型スタートアップの技術アドバイザーとしてブロックチェーンを利用したトレーサビリティ、自己主権型アイデンティティ (W3C DID/VC準拠) の事業開発、システム開発、マーケティングを支援しています。

話せるトピック
自己主権型アイデンティテ (分散型ID、検証可能な資格証明書) に関する技術解説、開発、マーケティング、オープンソース (Hyperledger Aries/Indy)、事例 (欧州の電池規則が定めるバッテリーパスポートシステムを実装したMOBI Global Battery Passport System のアーキテクチャ (ITN/Citopia) について、等)、オープンソース (Hyperledger Aries)
ブロックチェーンのトレーサビリティへの適用、事例 (Hyperledger Fabricを利用した食品トレーサビリティシステム IBM Food Trust のアーキテクチャと成功要因、等)、オープンソース (Hyperledger Fabric)


職歴

職歴:開示前


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