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信号処理は、何世紀にもわたって実証されてきた数学的操作です。この、信号処理により、自動車、金融、ヘルスケア等の業界で、重要なビジネス上の問題に対する答えが正確にかつ迅速に引き出せるようになりました。信号処理は、データからノイズを除去し、不要な要素を除外し、モデル化と分析の対象となるべき「正常な」データのみを残します。これにより、分析の正確さが飛躍的に高められ、誤判定が大幅に削減され、アクションに結びつけられる結果が得られます。本講演では、バイタルサインを測定するスマートデバイスを用いてドライバー、乗客、患者からの信号を処理したユースケース等を通じて、機械学習等のAI技術に信号処理を組み合わせることで、正確さ、安定性、パフォーマンスが飛躍的に向上することを実際にご覧いただきます。

Signal processing, based on centuries of proven mathematical manipulations, accelerates delivery of the right answers to critical business questions for automotive, financial, and healthcare use cases. Signal processing de-noises data and eliminates unnecessary components, leaving only “good” data to be modeled and analyzed. This raises the accuracy of analysis to previously unattainable levels, significantly eliminates false positives, and provides actionable results. During the talk, we’ll demonstrate how combining signal processing with machine learning and AI techniques delivers unprecedented levels of accuracy, stability and performance in a few use cases including remote smart vitality signs monitoring for drivers, passengers and patients.