温湿度・VOC（揮発性有機化合物）などの環境センサー信号を用い、排尿/排便の識別性能を高めるための仮説設計・データ観察・特徴量設計・モデル評価を支援しました。センサー由来のノイズ/故障、ドリフトや環境依存性、ラベリング不足による不確実性を整理し、再現性のある検証プロセスを構築しました。
課題と対応
課題
- 温湿度など外乱の影響が大きく、モデルが崩れやすい
- ラベルが少なく、学習データの偏りなどが気がかり
対応
- 外乱を補正し、温湿度条件に左右されにくいモデル設計を実施
- 少量ラベルを補う仕組みを導入し、学習データの偏りを軽減
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 介護テックベンチャー様 |
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