データサイエンティストが語る「機械学習の理想と現実」--得意・不得意とは

2月21日と22日の2日間に渡り、本誌主催のイベント「CNET Japan Live 2017 ビジネスに必須となるA.Iの可能性」を開催した。人工知能、機械学習、ディープラーニングといった言葉を耳にしない日はないほど、AIにまつわるキーワードがあふれている昨今、それらがビジネスにどのような影響を与え、あるいはビジネスでどう役立つのか。実際にAIを活用している各社の見解や取り組みを知ることで、AIの将来性や自社事業への導入可能性を探った。 講演「あなたの会社でAI/機械学習によるデータ活用が進まない理由」では、DataRobotのデータサイエンティストであるシバタアキラ氏が登壇し、同社の機械学習プラットフォームのデモを行うとともに、ビジネスの現場でどうAIと向き合うべきかを解説した。 機械学習の真髄は「すでにあるデータ」を分析し、将来を予測すること シバタ氏が今回の講演で主題にとりあげたの

[maroon_ny]

AI　すでにあるデータを分析して将来を予測すること

[daybeforeyesterday]

うーむ

[shun_y]

2月21日と22日の2日間に渡り、本誌主催のイベント「CNET Japan Live 2017 ビジネスに必須となるA.Iの可能性」を開催した。人工知能、機械学習、ディープラーニングといった言葉を耳にしない日はないほど、AIにまつわるキーワー

[michael-unltd]

“その応用例として、シバタ氏は壇上で「携帯電話契約者が今後3カ月で解約するかどうかを機械学習で予測する」というデモを行った。手元には約3000人分の顧客情報（デモ用）を用意し、そこには電話番号、居住州、契約

[suginoy]

DataRobot