主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）とは、多次元データをより少ない次元で表現するための統計的な手法です。
元データの持つ情報をできるだけ損なわずに、データのばらつきが大きい方向を見つけ出し、その方向に新たな軸（主成分）を設定することでデータの要約や可視化を行います。
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。