Palantir (パランティア) は、お客様があらゆるデータ、意思決定、オペレーションを効果的に統合することを可能にするソフトウェア ソリューションを提供しています。
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報道各位 2017年9月27日 マシンラーニング・ソリューションズ株式会社 トランスコスモス、フジ・スタートアップ・ベンチャーズ、チームラボ共同出資によるAIコンサルティング会社「マシンラーニング・ソリューションズ株式会社」設立のお知らせ 機械学習関連の技術支援・コンサルティング事業と機械学習関連ビジネスを行うベンチャー企業に資金支援と技術支援を行うインキュベーション事業を展開 機械学習の社会適用に特化したサービスを提供することを目的に2017年5月にトランスコスモス株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長兼COO:奥田昌孝)の子会社として設立されたマシンラーニング・ソリューションズ株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:森山雅勝、以下MLS)は、株式会社フジ・メディア・ホールディングス(本社:東京都港区、代表取締役社長:宮内正喜、以下FMH)傘下の株式会社フジ・スタートアップ
データを持っていれば、機械学習において、大きなアドバンテージを取れる。それを真に受けて、試してみました。 チュートリアルが用意されていますので、それにデータを入力すれば、「なるほど」という感じくらいの結果はでます。 問題はそこからです。 性能を上げるにはどうしたら良いのかの試行錯誤がはじまるのです。 データの設計、ニューラルネットワークの設計、学習と評価のトライアンドエラーを繰り返すのです。膨大なエネルギーが必要です。 データにおいては、まずはデータのクレンジングが必要です。データが大量にあってもほとんど使えないということも多々あります。そうなると、データの入手方法から考えなくてはならなくなります。また、使えるデータであっても、教師データに加工する必要がある場合もあります。この作業にも非常に工数がかかります。 ニューラルネットワークの設計では、検索が鍵になります。事例を参考にしながらの試行
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