ANSWER Lite

総データ数

1,247

+12% from last month

利用中AIモデル

8

5 active models

接続状態

接続中

IRO-01, IRO-02

最近のアクティビティ

tuna_sample.csv をアップロード

2024年11月28日 14:32

IRO-01

AIモデル「Freshness-V2」を適用

2024年11月28日 13:15

完了

データセット「Lemon-Dataset-A」を作成

2024年11月27日 16:45

24 samples

お知らせ・新機能

  • ANSWER-Lite v1.2.0 がリリースされました - PCA解析機能を追加
  • 2024年12月3日(火) 2:00-4:00にメンテナンスを実施します
  • 新しいチュートリアル動画を公開しました

データ管理

現在のCSVファイル: tuna_dataset_2024.csv

247 件のデータ
タイムスタンプ ラベル 波長1 波長2 波長3 波長4 波長5 波長6 波長7 波長8 波長9 波長10 波長11 波長12 波長13 波長14 波長15 波長16 波長17 波長18 操作

表示中: 1-20 / 全 247 件

データセット作成

1
データ選択
2
分割設定
3
確認・保存

アップロード済データ

データセットに含めるデータを選択してください

データ分割設定

70%
30%

選択サマリー

選択データ数: 0
教師データ: 0
検証データ: 0

AIモデル利用

ACTIVE

Freshness-V2

鮮度判定モデル - マグロ・魚介類

精度 (R²): 0.94
RMSE: 0.12
作成日: 2024/10/15
ACTIVE

Citrus-Sweetness

糖度推定モデル - 柑橘類

精度 (R²): 0.89
RMSE: 0.18
作成日: 2024/09/22
INACTIVE

Vegetable-Classifier

野菜分類モデル - 多品目対応

精度 (R²): 0.87
RMSE: 0.21
作成日: 2024/08/10

モデル適用結果

予測結果分布

A
B
C
D
決定係数 (R²) 0.94
RMSE 0.12
サンプル数 247

データ可視化

分光スペクトル

400nm 550nm 700nm

レーダーチャート

糖度 酸度 水分 硬度 香り 色度

NDVI指標

NDVI値 0.72
72%

健康度

高

水分量

良好

クロロフィル

標準

主成分分析 (PCA)

PC1 (45.2%) PC2 (32.1%)
グループA (n=12)
グループB (n=15)
グループC (n=18)

比較データ選択

複数データ分光スペクトル比較

400nm 550nm 700nm

ピーク波長比較

Sample A 550nm
Sample B 565nm
Sample C 580nm

吸収強度比較

Sample A 0.82
Sample B 0.71
Sample C 0.65

相関係数

A ↔ B 0.94
B ↔ C 0.88
A ↔ C 0.76

主成分分析 (PCA)

PC1 PC2

平均値 ± 標準偏差

平均値
標準偏差範囲

ヒストグラム分布

n = 247 samples

箱ひげ図

Group A
Group B
Group C

統計サマリー

平均値

0.782

中央値

0.765

標準偏差

0.124

変動係数

15.8%

最小値: 0.432
第1四分位: 0.684
第3四分位: 0.876
最大値: 0.985

設定

アカウント情報

デバイス設定

IRO-01

192.168.1.101

接続中

ヘルプ・マニュアル

クイックスタート

ANSWER-Liteの基本的な使い方を学ぶ

チュートリアル動画

操作方法を動画で確認する

APIドキュメント

API仕様と連携方法

よくある質問 (FAQ)

データのアップロード方法は?

「データ管理」ページから「+ データアップロード」ボタンをクリックし、CSVファイルを選択してください。複数ファイルの一括アップロードにも対応しています。