F1の進化を支える機械学習、2022年から接近戦のレース増加が見込まれる理由
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
- カテゴリ:
- エンタープライズAI
- AI/機械学習/ディープラーニング
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
データは組織にとって重要な資産だが、多くの現場で、データの利用領域はトランザクション内にとどまっている。データからイノベーションを導き出すには、真の意味での「データ駆動型」組織への転換が不可欠となる。
2021/03/08
ビジネスの中核的存在であるデータからイノベーションを生み出すために、企業は多大なリソースを投入している。しかし、データ駆動型組織の構築が進まない企業も少なくない。その主な要因はセルフマネージド型データ分析にあるという。
2021/03/08
世界では今、データの価値を最大限に引き出し、それを活用することを事業基盤とした組織が大きな成功を収めている。その成功の鍵となるアプローチとして注目される「データフライホイール」戦略の5つのステップについて解説する。
2021/03/08
近年、急成長するクラウドデータベース市場。その背景には、主要クラウドベンダーが提供するデータベースサービスの多様化がある。そこで、データベースのクラウド化によってコスト削減、成長、迅速なイノベーションを実現する方法を探る。
2021/03/08
企業が持続可能な変革を目指す上で課題となるのが、俊敏性と、長期間構築してきたアプリケーションやワークロードのポートフォリオ管理だ。その解決策として有効となる、クラウドへの移行とモダナイゼーションの手法とは?
2021/03/08
DXが進む中で競争に打ち勝ち、生き残りを図るには、顧客のニーズに応えるサービスを迅速にリリースしていかなければならない。その実現に寄与するのものとして注目されるのがモダンアプリケーションだが、これには共通する特徴がある。
2021/03/08