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機械学習のワークフロー
本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 (業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです)。
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 2404
本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 (業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです)。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 72
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 35
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 33
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 33
Aino Jul 29, 2019 0 33
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 176
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 144
Aino Aug 5, 2019 0 111
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 110
Aino Jul 29, 2019 0 100
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1898
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 1511
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 1456
analyticsjapan Jan 24, 2020 0 1338
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 1315
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 2653
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 2694
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 2893
analyticsjapan Jan 24, 2020 0 2666
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 2848
ファッションは、ミシンの発明から電子商取引の台頭まで、常に革新の温床でした。テクノロジーと同様に、ファッションは前向きで循環的です。 巨大な産業でもあります。...
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1973
すべての業界、すべての企業、そしてすべてのリーダーが、このたった1つの単純な事実を認識する必要があります。すべての製品、サービス、プロセス、ビジネスモデルが混乱するということ、それは時間の問題です。地球上のすべての業界でのトレンドやテクノロジーの影響を受けないなどと考える企業は、衰退する危険に晒されていることに気が付かなければなりません。
analyticsjapan Aug 29, 2019 0 2246
ロボットの時代が到来しました!ファッションとテクノロジーが組み合わさってから、長い間トレンドになっています。服を着て、カメラに向かって「アレクサ、私の見た目はどう?」と聞くと、ほんの数秒でその小さなスピーカーがデータを元に回答を提供します!...
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 2694
近年、大手消費財企業の最高マーケティング責任者は驚異的な成功を収めています。彼らの最高は、消費者の日常生活の中心にブランドを埋め込むというマーケティングの聖杯を達成することによって、見事なブランド構築を開拓し、そのように巨人の評判を築きました。ある意味、それは理解できます。現在、マーケティング担当者にとって厳しい環境です。急速に加速する業界の変化のペースに対応するには、並外れた工夫、革新、洞察が必要です。そのため、CMOが試行され、テストされたマーケティング手法に後退しているのも不思議ではありません。実際、CMOの4人に3人は、戦略的なマーケティング目標を達成するための一番の方法は、過去に機能したソリューションを再適用することだと言います。
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 1960
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
analyticsjapan Aug 8, 2019 0 2533
すべての組織は現在、よりデータ駆動型の試みを行っています。機械学習の手法は、この取り組みに役立ちました。私は、世の中の多くの資料が技術的すぎて理解しにくいことを知っています。この一連の記事では、私の目的はデータサイエンスを簡素化することです。私はスタンフォードの講座、本から手がかりを得ています。この試みは、誰にとってもデータサイエンスを理解しやすくすることです。
analyticsjapan Aug 27, 2019 0 2341
慢性疾患と心臓病、脳卒中、がん、2型糖尿病、肥満、関節炎などの慢性疾患は、すべての健康問題の中で最も一般的で、費用がかかり、予防可能なものです。 慢性疾患の発生率の増加に加えて、65歳以上の保健計画対象の人数が増えており、統計的に慢性疾患のリスクが高くなっています。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 3065
患者は常にヘルスケアシステムの究極のエンドユーザーです。この記事の他のすべての解決策は、何らかの方法で - 改善された患者アウトカムを提供することに焦点を当てています。それでも、支払人、医療提供者、またはライフサイエンス企業が仲介者として行動することなく、患者に直接アクセスすることを目的とした解決策もあります。