コンテンツ情報
公開日 |
2017/02/09 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
2ページ |
ファイルサイズ |
1.33MB
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要約
ビッグデータから知見を引き出す「データサイエンティスト」が脚光を浴びる中、ビッグデータ分析の需要は増え続けており、データサイエンティスト不足が顕著になっている。その専門性を有効活用するためにも、データサイエンティストには彼らにしかできない分析に専念してもらい、それ以外の分析は誰でも簡単に実行できるのが理想的だ。
その理想を人工知能や機械学習のテクノロジーで実現した、機械学習の自動化ツールが現れた。ユーザーがデータを投入すれば、ロボットが100超のアルゴリズムライブラリからモデルを絞り込み、自動で開発・評価。最適な予測分析モデルを提供してくれる。技術者不足の解消だけでなく、予測モデルの作成・利用を効率化できるなどメリットは大きい。
提供可能な予測分析モデルは、マーケティングの効果予測や顧客の離脱予測といった「分類」、保険の価格モデルや請求回数予測を導く「回帰」、顧客に応じて商品のお勧めを選び出す「レコメンデーション」など幅広い。データ分析の現場を変える、この新たなプラットフォームを詳しく見ていこう。