シン・オンシツヒョウカ、今回は毛色が異なる「コスト削減」がテーマです。
教師なし学習、つまり正解をデータに与えないで「データ分析」だけを機械学習で行う手法を、二つ用いて行うことで、音質評価の工数を減らすことができるのではないか？との思いでこの動画を作成しました。
今回用いた手法は、教師なし学習の手法で
次元削減：主成分分析
クラスタリング：kmeansクラスタリング
です。
フリーのワインデータを用いて、グループ分けを行なっていますが、
音の評価の場合では、様々な計測値からグループ分けを行う形になるのではないでしょうか。このアイデアが皆様の業務の参考になれば幸いです。