analyticsjapan Aug 8, 2019 0 4517
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 Jun 3, 2019 0 40
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 35
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 31
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 30
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 28
analyticsjapan May 21, 2024 0 212
analyticsjapan May 23, 2024 0 195
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 185
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 175
analyticsjapan Jan 24, 2020 0 174
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1752
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1748
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1672
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 1654
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1575
analyticsjapan May 21, 2024 0 2446
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 7972
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4676
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4778
Aino Aug 16, 2019 0 4958
人工知能(AI)は、幻想的な架空の要素と限定的なゲーム機能から離れました。現在、AIは科学実験から検索エンジンやお気に入りのソーシャルメディアなどの日常的なものまで、あらゆる場所で見られます。しかし、ほとんどすべての家庭で目に見えないように動作するこの新しいテクノロジーは、どのように私たちの生活を変えることができますか?
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4980
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 Jan 24, 2020 0 4702
金融、保険、サプライチェーン、ヘルスケアなど、業界の特定のユースケース向けに独自のブロックチェーン設計を持つことが基本です。バイオメディカルおよびヘルスケアアプリケーションの大半は、プライベートネットワーク上で開発されたブロックチェーンフレームワークが最も受け入れられる参加者として、利害関係者を必要とします。参加のための暗号通貨のようなものでは、それらは推進力を必要としません。いくつかは、ハイパーレジャー、イーサリアムで人気のあるプライベートブロックチェーンの成果です。
analyticsjapan Oct 22, 2019 0 3955
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 Jun 3, 2019 0 4910
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 Sep 12, 2019 0 3824
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 Mar 9, 2020 0 7972
食品業界は、ビッグデータに関して劇的なスピードで増加しています。 Food and Beveragesは、実用的な洞察によりさらに蓄積され、販売端末との関連する接点を獲得しています。これはすべて、企業がそれぞれのサービスに活用できるビッグデータの助けを借りて行われます。飲食料品業界の主な関心事は、顧客ロイヤルティが低いことであり、それにより競争が激化し、断片化されています。食品業界は、産業界で最も重要かつ最大のセクターであることは間違いありません。現在、食品および飲料業界は、技術面で急速に成長しています。...
analyticsjapan May 21, 2024 0 2446
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 5255
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 Jul 11, 2019 0 4006
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。