教師あり学習 (Supervised Learning)
教師あり学習 (Supervised Learning)とは、入力データと正解（ラベル）のペアを用いて、アルゴリズムに特定のパターンを認識させる機械学習の手法です。
アルゴリズムは訓練データから入力と出力の関係性を学習し、新しいデータに対して予測を行います。
例えば、メールをスパムか正常か分類したり、住宅価格を予測したりする際に活用されます。
CAEサロゲートAIにおける教師あり学習の役割
CAEのサロゲートAIにおいては、有限要素解析などの計算負荷の高いシミュレーションの代替モデルを構築する際に重要です。計算結果のデータセットを用いて入力パラメータと出力結果の関係を学習させることで、新しい設計パラメータに対する物理応答を高速に予測し、設計最適化やパラメータスタディの効率を飛躍的に向上させます。
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。