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データサイエンスのSOMアプローチに関する解説

データサイエンス統合ソリューション

  

Kohonenの自己組織化マップ(SOM: Self-Organizing Maps)は、標準的なデータサイエンス手法の1つとしてよく知られております。ただし、ここで述べるSOMテクノロジーの効用を発揮するには、高度なソフトウェアの実装が必要となります。Viscovery Software GmbH(本社・ウィーン)は1990年代から世界に先駆けて、実用的なSOMテクノロジーを開発し、日本では2000年からマインドウエア総研が提供しております。一般的な教科書や解説書に記述されているSOMでは、ここに述べるような実用性は実現できませんので、その点をご了承ください。
 
SOMをできるだけ手短に説明するとしたら、
 
大規模データの分布のトポロジーを保持しながら、
コンパクトに圧縮した要約版を作成し、
素早く類似データを照合するインタフェースとして動作し、
データ分析やモデリング、モデルの実行を拡張・統合・支援する。

 
というもので、これを単体で使用するだけでも強力なツールであるだけでなく、他のデータサインエス(統計解析・機械学習)手法と組み合わせることにより、データサイエンスの統合ツールまたはターボチャージャーとして機能するものです。
 
貴社のデータサイエンス・プロジェクトを数段上のレベルに引き上げることができます。

 
 

 
注意:Viscovery™はウィーンに本拠地を置くViscovery Software GmbH(1994年~)が国際商標権を有する国際登録商標です。この商標を無断使用している外国(地域)企業がありますが、Viscovery Software GmbHとは無関係ですのでご注意ください。
 

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