MLINFO COLLECTION
候補組成や配合条件の組み合わせが多く、全探索できない。
製造条件と品質の関係をモデル化し、早期にリスクを見つけたい。
不良や異常のラベルが少なく、正常データだけで監視を始めたい。
候補材料が多く、実験・計算コストの高い評価を全部は実施できない。
不良画像が少なく、検査ルールをAIで補助したい。
過去の実験知見や失敗条件が文書に埋もれて再利用されない。