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「AI/機械学習/ディープラーニング」の検索結果一覧(3ページ目)

「データ分析」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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日本アイ・ビー・エム株式会社

Webキャスト

日本アイ・ビー・エム株式会社

DXのカギを握るAI&データ活用、そのためのデータファブリックをどう実現する?

デジタル変革の推進には組織、人材、分析基盤の整備が欠かせない。中でも、より優れた分析基盤を考える上で重要になるのが、データファブリックの考え方だ。本動画では、データファブリックをはじめ、AI、インフラのポイントを解説する。

2024/04/01

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アイティメディア株式会社

レポート

アイティメディア株式会社

【5分で解説】“生成AI競争”「Google・OpenAI・イーロンの思惑」まとめ

生成AIの開発競争が激化している。Googleは最新鋭の生成AI「Gemini」、対するOpenAIは動画生成AI「Sora」を発表して話題をさらった。他方、契約内容を巡ってマスク氏がOpenAIを提訴する事態も起きた。混とんとする業界動向をまとめた。

2024/03/28

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

株式会社Zendesk

製品資料

株式会社Zendesk

できることから苦手な領域まで、カスタマーサポート現場におけるAIの現状

カスタマーサポート現場の負担が増大する中で、AIを用いた業務効率化が注目されている。しかし、現場の負担を軽減できる一方で、AI活用には幾つかの課題もある。本資料では、カスタマーサポート現場におけるAIの現状について解説する。

2024/03/27

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

三井情報株式会社

製品資料

三井情報株式会社

AI開発/運用環境の構築は難しい? コンテナ活用がもたらすメリットとは

今やAIは競争力を維持し、データに基づく新たなビジネス価値を創出する上で欠かせないツールとなっている。一方、AI開発環境の構築は複雑で、学習フェーズやモデルの精度を高めるための作業よりも時間がかかるものとなっている。

2024/03/27

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

Canonical Japan株式会社

製品資料

Canonical Japan株式会社

AI活用を加速させるMLOps環境を構築、成果を挙げるインフラ・ソフトの選び方

現在の生成AIやLLM(大規模言語モデル)は単なる一過性のブームではなく、すでに実運用の段階に入っている。AIの活用を加速させるためには、ML(機械学習)のワークロードを自動化する「MLOps」が必要だ。その実践方法を解説する。

2024/03/26

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

Canonical Japan株式会社

製品資料

Canonical Japan株式会社

MLOpsガイド:基礎から実装まで、ベストプラクティスに基づくアプローチを解説

AIはもはやテスト的に導入する段階を終え、実運用のフェーズに入ろうとしている。このような激しい環境変化の中で、組織がAIの取り組みをさらに成熟させ、そのメリットを最大化する上でカギとなる「MLOps」の導入方法を解説する。

2024/03/26

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ZVC Japan株式会社

事例

ZVC Japan株式会社

営業部門における「非商談時間の削除」を実現した、freeeのAI活用方法

営業部門として成果を挙げながら、部門そのものを強化するという難しいミッションに取り組んできたfreee。同社ではこれらの目的を達成すべく、AI機能を搭載した会話型インテリジェンスソフトウェアを導入することになった。

2024/03/22

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

東京エレクトロン デバイス株式会社

製品資料

東京エレクトロン デバイス株式会社

OpenAIを社内ナレッジと連携、Microsoft Azure上でAI活用を最大化する方法

生成AIのビジネス活用が進んでいるが、その効果をさらに向上させるには、社内ナレッジとの連携が必要になる。「Azure OpenAI Service」であれば連携も容易だが、まずはPoC(概念実証)環境で試したい。その方法を紹介する。

2024/03/21

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

株式会社Zendesk

製品資料

株式会社Zendesk

AIで変革するカスタマーエクスペリエンス分野、失敗しないツール選びのコツ

カスタマーエクスペリエンス分野でもAIの活用が進む一方、システムやデータが散在する環境での運用は難しく、ツール選定に苦労するケースが散見される。問い合わせの削減やセットアップ時間の短縮を視野に、ツール選びのコツを解説する。

2024/03/21

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

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