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「学習」に関する記事情報

BIツール単独でデータの前処理やAIサービスとの接続も可能に、Domo新プラットフォーム

ドーモは、同社が開発するBIツール「Domoプラットフォーム」の機能を拡張した。機械学習機能やAmazon SageMakerとの統合機能、IoT対応機能などを追加した。

ディープラーニング、必要な画像データ数と種類の真実

ディープラーニングを画像認識に活用するためには、学習の段階でどのようなステップを踏む必要があるのしょうか。必要な画像データ数や、画像の種類は? 具体例で説明します。

3分で知る、ディープラーニングで「できること」「できないこと」

従来の機械学習に比べて、圧倒的な精度を誇る深層学習。しかし、なぜそれが可能なのでしょうか。その仕組みを知ると、深層学習の「できること」「できないこと」が見えてきます。

AI-OCRとは? OCRとの違い、選定ポイントと導入の注意点

RPAと連携することで自動化の範囲を押し広げるOCR(光学的文字認識)技術に注目が集まる。近年は、機械学習や深層学習といったAI技術を活用するAI-OCRが話題だ。果たしてその実力とは? OCRとの違いや失敗しない製品選定のポイント、導入の注意点を解説する。

5歳の子供に負ける? AI画像認識のワナ

AIならば何でもできる、取りあえず画像を学習させよう――そう思い込んではいませんか。AI画像認識は魔法のつえでも完全無欠のエキスパートでもありません。今回は、その勘違いが生むリスクについて説明します。

AIが学生を審査? “採用”に踏み込む最新のAIサービス

機械学習や深層学習といったAI技術を採用に活用するケースが増えてきた。本来は、人が担うべき領域と考えられていた採用活動になぜいまAI(人工知能)が乗り出しているのか。具体的なサービスとともに紹介する。エントリーシートの審査や一次面接にとって代わるようなサービスや、AIが自社で活躍できるポスト「ハイパフォーマー」を探し出すサービスもある。

自分でデータを集めて最適化を実現する「自己競争AI」とは?

サプライチェーンの「発注課題」に着目した、自己競争により学習を行うビジネス向けAI技術「自己競争AI」が登場した。

2018年はAIよりもセキュリティ、IT投資意向調査

企業担当へのアンケートから2018年度のIT投資動向を探る。AI/機械学習、IoTなどのキーワードが挙がる中、今、企業の関心と投資ポイントはどこにあるのだろうか。

機械学習が解決するネットワークとセキュリティの分断問題

HPEが「Aruba360 Secure Fabric」の本格展開を発表。このフレームワークにより、従来分離されたままだったネットワークとセキュリティの壁を乗り越え、真の多層防御を実現するという。

トヨタも参加「深層学習の“話”ができる社会人13万人育成計画」

「謎のAI企業」なんて言っている場合ではない。米中がしのぎを削るAIの産業活用に日本企業が参加するために、13万人の「技術が分かる」企業人を生み出す計画が持ち上がった。

「学習」に関するIT製品情報

AI/機械学習で顧客からの問い合わせ対応を迅速化、事例で学ぶAPI活用の秘訣

Twilio Japan合同会社

SMSやチャット、音声通信を統合し、AIの活用で顧客問い合わせへのタイムリーな回答を実現するとして注目される「コミュニケーションAPI」。その特長を端的に解説するとともに、実際に顧客体験を向上させた2社の活用事例を紹介する。

AIと機械学習で「需給計画」を支援、“真の価値”を引き出す自動化の手法とは?

SAS Institute Japan株式会社

人工知能や機械学習を用いた自動化技術が急速に発展し、さまざまな分野で実用化が進んでいる。その中でも「需要計画」の分野において、新しいビジネス戦略の創出にもつながるインテリジェントな自動化を実現する手法を紹介する。

非エンジニア人材にもAI学習を、そのメリットと効率的な育成のポイントとは

キラメックス株式会社

2030年、日本のAI市場は現在の4倍になるとの試算もあり、AI人材の需要が高まっている。こうして人材の争奪戦が激化する中で、注目され始めたのが非エンジニア人材へのAI研修だ。そのメリットと効率的な育成のポイントを紹介する。

能動的な学習で定着率向上、IT研修の新機軸「アクティブeラーニング」とは?

キラメックス株式会社

社内研修の満足度が上がらないのは、受動的な学習姿勢を強いられるその"形式"に原因があることが多い。そこで注目したいのが、自発的に調べたりアウトプットしたりという、能動的な学習内容を取り入れた「アクティブeラーニング」だ。

GCPで実践する機械学習&ビッグデータ分析――さらなるクラウド活用の秘訣とは

アクセンチュア株式会社

企業が収集する膨大なデータを、組織横断的に管理・活用したいというニーズが高まっている。その手段となるのが、機械学習を含むクラウドサービスだ。Google Cloud Platformのサービスを例に、導入の注意点を解説する。

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