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» 2019年03月20日 08時00分 公開

FinTechの急先鋒、セブン銀行はAIでATMをどう変えるつもりか(2/3 ページ)

[土肥正弘,ドキュメント工房]

予測と現実との乖離(かいり)を可視化し、最適化調整が可能な「異種混合学習」

 AIを「モノにする」には、実データを元に苦労なしには得られない経験値が重要だ。「“技術ありき”でAIを扱ってから具体的なサービスや製品を考えるアプローチ」はこの意味でも重要だ。

 セブン銀行でもAIを試したことで、いくつかの経験則を得たという。

 1つは、予測最適化の近道が「結果と現実との乖離からデータの有用性を視覚化して最適に調整していく「データ再編」アプローチにある、という点だ。

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