AI/機械学習/ディープラーニング


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製品資料

SAS Institute Japan株式会社

予測分析の根本課題を解説、データが正しい意思決定につながらない理由とは?

重要な意思決定にはアナリティクスが欠かせない。しかし、その分析モデルが標準化できていない企業も散見される。データから正しい洞察を導くにはデータ取得から意思決定に至る「アナリティクスライフサイクル」を見直す必要がある。(2017/10/13)

レポート

SAS Institute Japan株式会社

「在庫最適化システム」が抱える課題、販促時の大幅な需要変動にどう対応する?

小売業の発注業務を支援する在庫最適化システムには、販促時の急激な需要変動に対応できないという課題がある。そこで、さまざまな販促キャンペーンに対応し、在庫を最適化するためのポイントを解説する。(2017/10/13)

レポート

SAS Institute Japan株式会社

ビジネスアナリティクス活用の課題は? 8つの指標で成熟度をチェック

ビジネスアナリティクス市場は急速に拡大しているが、いまだに多くの企業がデータ分析に悪戦苦闘している。膨大なデータ、テクノロジーの分断など複数の障壁が存在する中、アナリティクスの活用レベルを高めるには、どうすればいいのか。(2017/10/13)

製品資料

インテル株式会社

ディープラーニングには「GPU」か「FPGA」か? 画像処理の高速化で大きな差

機械学習の分野で導入が進むディープラーニング。その中でも画像の処理と分類を高速化するポイントとなるのが、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)へのGPUやFPGAの応用だ。それではGPUとFPGAで実際にどれだけの差が出るのだろうか。(2017/10/02)

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

ディープラーニング実装の3つの準備──AIの実現に向けた高速処理基盤の作り方

画像/音声認識や動画合成などで、人間に匹敵する能力を発揮し始めた「ディープラーニング」。その実装で重要となる「ためる」「整える」「学習する」という各プロセスを最適化できるハイパフォーマンスコンピューティング基盤を紹介する。(2017/08/08)

製品資料

新日鉄住金ソリューションズ株式会社

ロボットがビッグデータ分析を自動化――予測分析モデルを誰でも利用可能に

データサイエンティストでなくても、機械学習を活用して予測分析を利用できる──そんな理想がロボットによって実現できるようになった。機械学習の自動化ツールを活用すれば、データを投入するだけで最適な予測分析モデルを提供してくれるという。(2017/02/09)

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