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データアナリティクス対人工知能–データアナリティクスがAI採用を加速する方 法
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 Aug 26, 2019 0 2351
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 12, 2019 0 30
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 28
analyticsjapan May 23, 2024 0 27
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 25
Aino Aug 5, 2019 0 25
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 90
analyticsjapan May 23, 2024 0 87
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 86
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 85
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 84
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1179
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 1131
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1115
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 1070
Aino Jul 29, 2019 0 1056
analyticsjapan May 21, 2024 0 779
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 6067
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 3237
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3257
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 2679
ブロックチェーン技術は、ビジネスと最終的には経済を変革する可能性を秘めています。変化する消費者の要求に応え続け、競争に勝ち抜くために、計画と優先順位付けを開始する時が来ました。私たちのレポートは、小売および消費者向けパッケージ商品業界における50を超える潜在的なブロックチェーンのユースケースの詳細な分析を提供し、潜在的な価値と複雑さによって分類しています。
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 3237
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。
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 3193
SalesforceがTableau Softwareを買収したという、業界には大きなニュースが発表されました。 買収金額は153億ドルで、これは史上最大の買収です。Salesforceが自社の製品ポートフォリオにさらに多くのデータインサイトと顧客データテクノロジーを得るための最大の動きです。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4012
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.
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 2228
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 Dec 27, 2019 0 1933
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 Nov 22, 2019 0 2235
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 3366
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 Sep 12, 2019 0 2513
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。