さまざまなビジネスで、状況を俯瞰するために、情報を蓄積し分類やラベリングを行うことがあります。 故障情報の自動分類 チュートリアルではこの課題を解くための事例を紹介しました。
今回は、前回のチュートリアルから時間が経過して、最新のデータが蓄積された状況を想定します。 特にトラブルの種類や故障のタイプは機器や時間の経過によって変化することが想定され、 前回作成したモデルも徐々に古くなり精度が低下するケースが一般的です。
上述の問題を回避するためには、新しく取得したデータを用いてモデルを作成し、 最新のデータに対して評価を行うことで 精度の向上を確認する必要があります。本チュートリアルでは新しくデータを取得した状況を想定して、 この一連の流れを実際に Prediction One を用いて実現します。
常に最新のデータの傾向を反映したモデルを作成することでさらなる自動化と業務の効率化の達成を目指しましょう。
