ディープラーニングのモデル作成で押さえたい基礎知識および実践ガイド
画像識別や予測など、日常からエンタープライズまで幅広い分野での活用が進むディープラーニング。その効果的な活用には、用途に適した構造の選択と、その多様な構造をサポートする柔軟なツールが必要になる。
2018/11/29
- カテゴリ:
- データ分析
- AI/機械学習/ディープラーニング
画像識別や予測など、日常からエンタープライズまで幅広い分野での活用が進むディープラーニング。その効果的な活用には、用途に適した構造の選択と、その多様な構造をサポートする柔軟なツールが必要になる。
2018/11/29
消費者行動に新たな動きが生まれる中、データ分析を用いた取り組み、すなわち「マーケティングアナリティクス」が注目されている。その顧客体験向上の効果を最大化する鍵となるのが、人工知能(AI)の有効活用だ。
2018/11/01
ストリーミングアナリティクスの課題を解決し、より深い洞察を得るには、軽量型のアーキテクチャを採用し、かつ従来のアナリティクス製品と組み合わせが容易な製品が望ましい。これらの条件を満たす方法を紹介する。
2017/12/21
優れた意思決定には、優れたデータが欠かせない。そのためには「データガバナンス」を確立し、データの信頼性と品質の向上を図ることが重要だが、そこで失敗してしまう企業が少なくない。成功には何が必要なのだろうか?
2017/12/21
IoTをはじめ日々刻々と生成される膨大なデータをどのように処理すべきだろうか。データを保管・蓄積してからではタイムリーな意思決定は難しい。ビッグデータをリアルタイムに分析・判別するツールが必要だ。
2017/12/21
これまではHadoopを業務部門のユーザーが活用するためには、専門家の助けを必要としていた。しかし、Hadoopの機能を簡単に利用できる「ビッグデータ統合管理ツール」が登場したことで、この状況は大きく変わりつつある。
2017/12/21
今やビジネスの現場では、身近な売り上げデータから何十億件ものセンサーデータまで、データの活用が当たり前となっている。こうしたデータ分析の結果を速やかにビジネスに生かす「データ分析結果の視覚化(ビジュアライゼーション)」について解説する。
2017/12/21
IoTを有効に活用するには、センサー機器から絶え間なく流れてくる膨大なデータ(データストリーム)をリアルタイムに分析することが欠かせない。例えば、製造現場ではリアルタイム分析により、異常検知から問題解決まで速やかに対応できるといった効果が期待できる。
2017/12/21
大多数の企業や組織が採用している「Microsoft Office」とBIソリューションの連携は、情報共有と意思決定の強化という観点から重要である。その一方で、BIやアナリティクスをさらに生かそうとしている企業の多くが、この連携に課題を感じている。
2017/12/21
業務システム内の従来型データであれ、Hadoopクラスタ内のビッグデータであれ、データはあらゆる企業・組織が保有する重要な資産である。煩雑かつ膨大な生データを単一のプラットフォームで「使えるビジネス資産」へ変換する方法を紹介しよう。
2017/12/21