最初の一歩から結果測定まで、機械学習のパワーを引き出すノウハウ集
機械学習は数十年前から存在したが、ビジネス変革のツールとして認識され始めたのは最近のことだ。このため機械学習には実証済みの導入方法が確立しておらず、導入にためらう企業も少なくない。導入に向けた一歩をどう踏み出せばよいのか。
2021/03/08
- カテゴリ:
- データ分析
- AI/機械学習/ディープラーニング
機械学習は数十年前から存在したが、ビジネス変革のツールとして認識され始めたのは最近のことだ。このため機械学習には実証済みの導入方法が確立しておらず、導入にためらう企業も少なくない。導入に向けた一歩をどう踏み出せばよいのか。
2021/03/08
組織に変革をもたらすテクノロジーとして、あらゆる業界で活用が進む機械学習だが、自社のビジネスにはどう役立てられるのかイメージできないという企業も少なくないだろう。そこで参考にしたいのが、世界のさまざまなユースケースだ。
2021/03/08
AIや機械学習の導入が急速に進む昨今。その重要性は理解していても、「どうすれば成功するのか」までを理解している企業はそう多くはないだろう。AIと機械学習の重要性・必要性を改めて確認するとともに、その導入を推進する方法を探った。
2021/03/08
深層学習ベースのAIアプリケーション市場が盛り上がりを見せているが、深層学習モデルの開発・導入に課題を抱える企業は少なくない。こうした中、アプリの迅速な市場投入を支援するフルマネージドサービスへの需要が高まっている。
2021/03/08
機械学習には、生産性の向上やスマートなデータ利用、意思決定の迅速化など、幅広い効果が期待されているが、どこに導入すべきかという最初の段階でつまずくケースが少なくない。そこで参考にしたいのが、成功事例の多いユースケースだ。
2021/03/08
機械学習サービスのTCOを構成する要素は実に複雑だ。構築からトレーニング、デプロイまでの各フェーズ、それぞれのインフラや運用、セキュリティのコストを考慮する必要がある。3年間のTCOを考えた場合、どれだけの差が出るのだろうか。
2021/03/08
機械学習の活用領域の拡大が目覚ましいが、それはF1も例外ではない。膨大なデータを分析してファンエクスペリエンスの向上に生かす他、車両設計の改良にも役立て、レースをさらに盛り上げるために活用しているという。
2021/03/08
データベースのクラウド移行が進み、市場に多数のRDBMSがあふれる今、自社に最適な製品を選ぶのは容易ではない。その中で選択肢の1つとして注目される「Amazon RDS」について、活用企業への調査から強みやビジネス価値を読み解く。
2021/03/08
データからビジネス価値を生み出せる組織が、市場での競争力を維持できることは明らかだが、従来のデータ環境ではそれを実現するのは難しい。組織にいま求められているのは、クラウドへのデータ集約を中心としたモダンな分析基盤の構築だ。
2021/03/08
データがビジネスにおいて価値を高める一方、その活用基盤としてのデータベースは、時代に取り残されている。データベースのクラウド化とともに、従来のリレーショナルオンリーのアプローチからの脱却を、早急に進めるべきだ。
2021/03/08