Tag: タスク
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 2442
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 78
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 28
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 27
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 27
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 23
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 199
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 155
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 147
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 118
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 107
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1914
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 1525
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 1475
analyticsjapan Jan 24, 2020 0 1350
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 1326
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 2672
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 2720
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 2922
analyticsjapan Jan 24, 2020 0 2687
analyticsjapan Oct 22, 2019 0 2008
AIは、1956年に学問分野として設立されました。それ以来、AI技術はテクノロジー業界の重要な部分となっています。米国、中国、日本、韓国、インドなど、世界のさまざまな地域でさまざまな種類のAI駆動ロボットが開発されています。報告によると、AIへの世界的な投資の3分の2が中国に注がれました。これにより、昨年だけでAI産業が67%成長し、中国は2016年に科学技術大学でJia...
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 2675
ビッグデータはここ数年の間ずっと話題になってきましたが、今日それは実際に使用されているでしょうか。 ビッグデータを適用するための道のりは、かなりの準備段階が必要で手を出せないテクノロジーのように思われますが、適切なツール、チーム、戦略があれば、ビッグデータを活用して市場競争の優位性を目指すことが可能です。...
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 2720
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 Jul 11, 2019 0 2232
2017年初め、AmazonはAIの新しい機能を発表しました。AmazonGoは、レジ係やチェックアウトラインを必要としない、人工知能搭載の店舗の食品スーパーです。買い物客は、専用スマートフォンアプリをアクティブにして入店し、必要なものを持ち上げるだけ。クレジットカードや現金を引き出すのを待たずに、入店の際と同じゲートを通って外に出るだけで、お買い物完了となるのです。買い物客のAmazonアカウントに対して自動的に、先ほど持ち上げて取った商品価格が課金されます。
Aino Jul 19, 2019 0 2575
需要と製薬の研究開発投資の両方によって、日本で最も重要な製薬療法分野は何だと思いますか?
analyticsjapan Aug 8, 2019 0 2563
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。
Aino Jul 29, 2019 0 2256
顧客維持は、ほとんどのSaaS企業またはサブスクリプション事業が直面している重要な課題の1つです。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 2947
保険数理科学が現代の金融理論と現在広く「データ科学」と呼んでいるものの両方に先んじて、データは常に支払人のビジネスモデルの中核をなしてきました。しかし医療では、支払人が直面する質問のセットは他のものよりも広いです分析が主に損失の可能性、損失のコスト、および価格競争力があるが有益な保険料に焦点を当てている保険会社の種類。今日では、有力支払者は保険会社と保険加入者の両方を対象にしており、データ分析は健康への影響に影響を与える能力の不可欠な要素です。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1727
15兆ドル規模の商業用不動産業界の意思決定者は、不十分なデータに基づいて巨大な決定を下すことを余儀なくされています。調査は高価で、しかし時間がかかります。他のデータソースには偏りがあり制限されているため、専門家は数千万ドル以上の価値のある選択肢に気付かずにいます。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 2676
ライフサイエンス企業は常にデータ企業です。 NovartisのGlobal Drug Development内のPredictive Analytics&Designグループのルカ・フィネリ博士は、次のように述べています。「現実には、私たちはデータ会社です。...