🎯 目的: 製品が完成する前に、リアルタイムで生産データを分析し品質不良を予測する。
📦 ソリューション: 機械学習による異常検知 + アラートダッシュボード
⚙️ 技術: TensorFlow、Scikit-learn、Streamlit、InfluxDB
📈 成果: 不良品を35%削減、後工程の検査コストを削減
⏱️ PoC期間: 3週間
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Challenges: Developing a real estate platform is hard for business, when they cannot meet technologies to satisfy end-consumers. Because The cur...


I. Overview Investing has never been easy, especially for beginners and individuals with a limited budget and a limited understanding of the mar...
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