産業用画像分析に特化したディープラーニング技術とは
ディープラーニングの製造業現場での活用事例が出始めている。特に画像認識技術を活用した検査では、目視検査の柔軟性とコンピュータシステムの繰り返し性、高速演算能力を組み合わせた対応により、自動化を実現する。
2019/12/24
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リアルタイムな商品提案で機会損失を回避、ベルトラのレコメンドシステム刷新術
既存のレコメンドシステムに限界を抱えていたベルトラ。比較検討に役立つ類似商品の提案強化や商品バリエーションの表示を増やしたいという機能面の課題と、手作業での設定による運用面の課題を一掃した、新たなソリューションとは？
2019/12/16
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機械学習のガバナンスを徹底、モデルリスク管理を強化する10のポイント
機械学習（ML）の活用があらゆる業界で模索されている一方、利用においては意思決定プロセスにブラックボックスを作成してしまうリスクも考慮せねばならない。そこで必要となるMLモデルガバナンスの徹底方法について、詳しく解説する。
2019/12/06
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「機械学習」入門：4つのアルゴリズムと導入のポイントを基礎から解説
機械学習への関心がますます高まり、さまざまな領域で導入が進んでいる。しかし、機械学習という言葉は知っていても、その技術を十分に把握している人はそれほど多くない。そこで、機械学習の基礎知識を初心者にも分かりやすく解説する。
2019/11/29
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ビッグデータ分析に適した機械学習の手法とは？
近年、さまざまな領域で大規模な統計分析と機械学習の導入が進んでいる。そのメリットを引き出すためには、どのようなアプローチが必要となるのか。機械学習の基礎知識やビッグデータから洞察を引き出すための先端技術を解説する。
2019/11/29
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深層学習モデルやデータ解析を容易に実現する、次世代AI開発プラットフォーム
AI開発において、データ解析方法の選定やモデル開発に時間やコストがかかることが課題とされている。本コンテンツでは、高度なアルゴリズムを自由に組み合わせ、短期間でのAI開発を実現するプラットフォームを、事例とともに紹介する。
2019/10/31
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AIの判断を邪魔する「ゴミデータ」をきれいにするには
機械学習で人工知能（AI）エンジンの精度を上げるには、質の良い学習データが不可欠だ。質の悪い学習データでは、AIエンジンの不適切な判断を招くリスクがある。事例を基に、学習データの作成方法を考える。
2019/10/07
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AIは専門家しかできない鑑定を自動化できるか？ 事例に学ぶAI活用プロジェクト
AIを活用しようとさまざまな業界で取り組みが進むなか、石油産業では専門家しか対応できない鑑定作業のAIによる自動化への挑戦があった。膨大な知識と経験が求められる鑑定を本当に自動化できるのか。前例のないプロジェクトを追った。
2019/10/01
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人工知能が偏見を助長する？ 原因は学習データにあり
AI技術には性別や人種のバイアスに基づいた判断をしてしまうリスクがある。バイアスを軽減し、公平かつ正確な判断をするAIシステムを構築する方法を考える。
2019/09/30
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決済サービスで広がる「金融AI」の使い道とその課題
金融業界では不正検知を中心に人工知能（AI）技術が使われ始め、AI技術を活用した新たな金融・決済サービスも登場しつつある。ただしAIシステムで顧客情報を扱う際のプロセスには課題が残る。
2019/09/24
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