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）。
人工知能についてはロボットの恐ろしい報告から、テクノロジーに対する想像以上の期待にまで及んでいます。現在、消費者はスマートフォン、カスタマーサービスセンター、ウェブサイト、アプライアンスを通じて人工知能に絶えず触れる機会があります。調査によると、人々の80％がAIが自分の生活に良い影響をもたらしていると報告しています。テクノロジー、映画、芸術、および文学の圧倒的な前向きな支持にも関わらず、何故恐ろしく思われているのでしょうか。それでは、どれだけ現実に基づいているのでしょうか？これらの質問に答えるためには、事実を確認することが重要です。...
まだ初期の段階にありましたが、プロバイダー分析は過去10年間で電子カルテ（EHR）の大量採用に伴って始まりました。プロバイダ分析ソリューションは、2つの大きなバケツに分類されます.
価値を高める大きな可能性を得るために、ここ数十年は大量のデジタルデータを目撃しました。たとえば、患者の転帰を改善し、コストを削減するには、すべてのデジタルデータに対する患者の関与を増やすことが重要な要素です。いずれにせよ、中央管理システムと今日普及している従来のデータベースでは、このデータの大部分がサイロ内にロックされており、組織や業界がそれを利用してその潜在的な価値を明らかにする能力が大幅に低下しています。この記事では、ブロックチェーンをデータ中心に見ていきます。ブロックチェーンを使用して、データの安全なターゲット交換を促進し、その可能性を解き放ち、ビジネス価値を実現する方法を説明します。
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。
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。
新興技術に関する同社の新しいレポートでは、テレヘルスと仮想訪問、遠隔患者モニタリング、臨床的意思決定支援などに対する食欲と適性が高まっています。
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。
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。
