機械学習による大規模データセットの欠損値の補完

大規模なデータセットの管理でよくある課題の1 つは、データが完全であることの証明です。

材料データベースなどの事例では、機械学習（ML）や人工知能（AI）アルゴリズムを使用して、データセット内のデータを用いて欠損値を正確に特定し、埋めています。

データセットには、例えばサプライチェーンを通じた部品を追跡する時系列データだけでなく、在庫やテスト結果のような静的データが含まれることもありますが、Altair のデータサイエンスツールを使えば、このようなあらゆるデータの欠損値を補完できます。