ー TAG ー人工知能 BLOG TAG：人工知能 人工知能 2019年AI案件総集編！AI活用のニーズ変化についてご紹介します 2019年の案件傾向と2020年のトレンド予測。2019年に私が実際にお客様から相談のあったAI案件について振り返り、その動向やニーズの変化についてまとめました。… Written by Daiki Kato 2019.12.3 人工知能 【後編】企業が陥りやすいデータの3大課題とは？AI活用前に必ずやるべきデータアセスメント データの状態を確認して現状の課題にいち早く気づくことが重要ならそのために利用したのは？データサイエンティストがAI活用の実現可能性を評価する『データアセスメントレポート』を詳しくご紹介します。… Written by Risa Yagi 2019.11.19 人工知能 文章をポジ・ネガ判定して何が嬉しいのか？ ~利用技術とビジネス的な価値について~ なぜ我々が今「ポジ・ネガ判定サービス」をリリースしたのか背景、そして、どのような術でどのような価値を提供しているのかお伝えします。… Written by Daiki Kato 2019.10.22 人工知能 データの見える化！可視化ツールをご紹介 データを効率よく扱うことは多大なる効率UPに貢献します。データの可視化ツールを使こなして経営戦略分析、意思決定に役立てましょう。… Written by ko.yokushin 2019.10.1 人工知能 これから、データの「価値」の話をしよう ～後編：データ収集方法と活用の勘所 今回はデータの「価値」の話の後編です。具体的な収集方法を、新規に取得する、外部か探すという2つの観点からお伝えいたします。… Written by Daiki Kato 2019.9.17 人工知能 これから、データの「価値」の話をしよう～前編：データの歴史と収集のススメ～ 今回は、データの「価値」の話を前編：データの歴史と収集のススメ、後編：データ収集法と活用の勘所、の2部構成でお届けいたします。… Written by Daiki Kato 2019.8.19 人工知能 知っておきたいAIのキホン ～「AI活用の特徴を知ろう」【前編】～ 今の人工知能で実現可能なことは何か。その特徴を理解することで「ビジネスどう活用すか」イメージしやすくなります。 人工知能の特徴について解説します。… Written by Risa Yagi 2019.8.6 人工知能 複数の株価推移の傾向がわかる！？動的因子分析とは？ 動的因子分析で予測誤差を解析するタスクで得た知見をもとに、因子分析とは何なのかか実データ（株価）を用いた動的因子分析の実施までをpythonのコードと共にまとめています。… Written by Shota Eto 2019.7.30 人工知能 AI人材に必要な「数学力」とは？ AI人材といえば度々話題になる「数学力」。AI人材に必要な数学力をテーマに、「A人材の需要と学生の不安感」、「『数学』とは」、「機械学習と数学」の３点について考察していきます。… Written by Shinnosuke Yamamoto 2019.7.30 人工知能 そもそもAIって何？ 商談でよくある誤解 この記事では、改めて「AIとはそもそも何なのか」を実商談で実際に生じたAIに対す誤解を例に挙げながら説明したいと思います。… Written by Ryo Kaneoka 2019.7.30 人工知能 需要予測×AI ～世の中の潮流と実案件から見えてきた重要な考え方～ 需要予測系AI活用プロジェクトの実案件での経験を踏まえ、世の中の需要予測サービス潮流と実案件から見えてきた重要な考え方について、お伝えしようと思います。… Written by Daiki Kato 2019.7.30 人工知能 物流にもAI！配送ルートの最適化で最短距離・最短時間を算出物流にもAI！配送ルートの最適化で最短距離・最短時間を算出 ロジスティクスにAI技術を活用し、道路状況や受け取りまでの時間に応じて配送ルート最適化する試みが始まっています。今回は、物流業界でAIが注目される背景や現状についてご紹介します。… Written by DataDesign 2019.7.30 人工知能 食品ロスの削減対策に！気象情報を利用したAIの需要予測システム 需要予測システムを導入している企業もありますが、運用課題も残されており、その課のひとつとして挙げられているのが予測精度の向上です。 今回は、人工知能を活用した需要予測システムについて解説します。… Written by DataDesign 2019.7.30 最新記事 データサイエンス ビジュアライゼーションによるデータ分析でこの世の美しさを描画した AI・データ活用 2019年AI案件総集編！AI活用のニーズ変化についてご紹介します データサイエンス 誰でも簡単に分析環境構築 ～Anacondaセットアップ～ AI・データ活用 【後編】企業が陥りやすいデータの3大課題とは？AI活用前に必ずやるべきデータアセスメント AI・データ活用 立場や役割の違いから見たAI活用 ～経営者、開発/推進担当者、現場担当者～ データサイエンス なぜAIプロジェクトはコストがかかるのか？ ～前処理について～
