analyticsjapan Aug 8, 2019 0 4326
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 Mar 9, 2020 0 77
analyticsjapan May 21, 2024 0 69
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 61
analyticsjapan May 23, 2024 0 60
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 55
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 217
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 206
analyticsjapan May 21, 2024 0 201
analyticsjapan May 23, 2024 0 189
analyticsjapan Jan 24, 2020 0 181
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1678
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1606
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 1594
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1588
Aino Jul 29, 2019 0 1543
analyticsjapan May 21, 2024 0 2180
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 7727
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4487
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4563
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3864
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 Nov 22, 2019 0 3581
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 Dec 20, 2019 0 5002
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)。
Aino Jul 29, 2019 0 4807
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 Jul 11, 2019 0 4583
大手物流業者は、業務から発生するデータ解釈のため、分析と研究に長い間頼っていました。
analyticsjapan May 21, 2024 0 2180
このブログは、人工知能(AI)が金融部門で果たす変革的な役割について探求します。AIは、顧客サービス、業務効率、セキュリティ、およびデータに基づく意思決定など、金融のさまざまな側面を革新しました。このブログでは、AIの利点がコスト削減、プロセスの効率化、セキュリティ対策の強化、戦略的インサイトのためのデータの活用などに焦点を当てています。世界のAI市場が大きな数字に達し、フィンテック市場が大幅な成長が見込まれる中、AIを取り入れることは、金融機関が競争力を維持し、顧客に優れた体験を提供するために重要になっています。...
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3857
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 Dec 20, 2019 0 5243
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。...
Aino Aug 5, 2019 0 3897
人工知能(AI)は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 3853
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。