| 日本語 | 回帰 |
|---|---|
| English | Regression |
| 中文 | 回归 |
回帰とは
回帰は、入力データから温度や寸法、強度などの連続した数値を予測する機械学習の課題です。製造業では、工程条件から製品品質を予測したり、測定が難しい値を他のセンサー値から推定したりする場面で使われます。予測値の誤差の大きさが品質規格に対して許容できるかどうかが、実用化の判断材料になります。
Definition (English)
A machine learning task that predicts continuous values such as temperature, dimensions or strength. In manufacturing it is used to predict product quality from process conditions or to estimate hard-to-measure values.
释义（中文）
根据输入数据预测温度、尺寸、强度等连续数值的机器学习任务。在制造业中用于根据工艺条件预测质量或估算难以直接测量的数值。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：回帰」https://mfg-ai.com/terms/regression（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/regression"> <p>回帰は、入力データから温度や寸法、強度などの連続した数値を予測する機械学習の課題です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/regression">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：回帰」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。