analyticsjapan Aug 8, 2019 0 3400
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 Jul 11, 2019 0 41
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 41
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 40
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 39
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 38
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 146
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 145
Aino Jul 29, 2019 0 144
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 140
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 137
Aino Jul 29, 2019 0 1284
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1263
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1222
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1200
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1171
analyticsjapan May 21, 2024 0 1110
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 6568
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 3581
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3560
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3117
現在(米国では)約80億ドルと評価されている教育テクノロジー:Edtech業界は、近年、投資資本の大量流入の恩恵を受けています。これは、2018年だけでも14億5000万ドルと報告されています。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 2503
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 Aug 26, 2019 0 2873
AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
analyticsjapan Dec 27, 2019 0 2212
ビッグデータは、すべての業界および組織部門、特に人事(HR)業界のゲームチェンジャーとして浮上しています。ビッグデータとHRデータ分析を活用すると、採用、トレーニング、開発、パフォーマンス、報酬など、HRのほぼすべての分野に情報を提供し、改善することができます。ビッグデータを使用することで、HRマネージャーはより賢明な決定を下し、組織がより効率的に目標を達成できるように支援できます。
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 3126
以下は、2020年にモバイルヘルスアプリ業界に大きな影響を与え、患者のエクスペリエンスとエンゲージメントの向上に役立ついくつかの世界的な傾向を示しています。テクノロジーは、患者と顧客のヘルスケア業界の改善にのみ役立つことは間違いありません。いくつかのグローバルテクノロジーの助けを借りて、患者固有の骨、臓器、血管のレプリカの作成から絶えず変化し進歩しています。
analyticsjapan Oct 22, 2019 0 3019
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 Nov 22, 2019 0 2575
人工知能の定義は「知的エージェントの研究と設計」であり、知的エージェントはその環境を認識し、成功の可能性を最大化する行動システムです。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4344
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。
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 2929
ヒューマンバイアスの削減:AIは、人間の直感や知覚ではなくデータに依存しているため、人間の視点が歪曲されて意思決定プロセスが阻害される可能性がなくなります。これにより、組織を差別訴訟から保護することができますが、よりまとまりのある、コミュニケーションのとれる職場を作り出すこともできます。