Search results Search for: Search Refine your results by duration: Any Under 5 mins Under 20 mins Over 20 mins Sort by: Relevance Views Date 皆をデータ活用人材へ！これを実現するためのステップとは ウィリアム・ホン 日本・韓国地域営業統括＠Dataiku AI人材の採用や育成は、多くの企業にとっての課題です。RやPython、統計や数学をマスターするのは簡単ではありません。しかし現実的に考えてみれば、まず必要なのは、より多くの社員がデータを探索してそこから洞察を見出す習慣とノウハウの習得です。これにより、さまざまな業務の効率性と生産性が向上します。一... May 19, 2022 8:00am 日々の業務でAIを活用するためにテクノロジーに求められる機能や要件とは 桂井 良太 ＠Dataiku 近い将来、AIの活用はあらゆる日々の業務で当たり前になるでしょう。その波に遅れることのないよう社内でのAI活用を進めるにはどうしたら良いでしょうか。全社員がRやPythonの技術を身につけたり、さまざまな環境で開発・デプロイされたAIモデルを業務アプリケーションとして運用・管理するのは現実的ではあり... 4 weeks ago | 25 mins 2022年ビジネス活用のAIトレンド - EverydayAI：日々の業務にAIを 桂井 良太 ＠Dataiku AIはもはや、一部の先進的な企業だけが活用したり、あっと驚くような画期的な用途にのみ適用されるテクノロジーではありません。いまや、あらゆる業種、企業の業務において、さまざまな用途を通して企業の生産性を改善しています。なにがこのようなAIの活用拡大を牽引しているのでしょうか、そして今後の動きとして何が... 2 months ago | 25 mins AIプロジェクトの課題を解決する - データ、プロセス、コミュニケーションの「分断」 桂井 良太 ＠Dataiku データが入手できない、分析成果がビジネスに使われない、モデルが業務ニーズに合っていないなど、といった課題はありませんか。このような課題は、プロセスとコミュニケーションの分断から生じています。AIプロジェクトの関係者が個別に動いていては、AI/データの活用から成果をあげるたことはできないばかりか、分断... 3 months ago | 25 mins AI導入：失敗しないユースケース選択フレームワーク Dataiku 桂井 良太 84%のCxOがビジネス成長のためにAIが必要と認識しながらも、76%はその拡大に苦戦しています。共通するのは、AIを扱える人材やスキルが不足しているということです。それらの制約があり、さらにはAIプロジェクトの責任者として失敗できないプレッシャーのなか、成功の確率が高いユースケースを選択することが... 6 months ago | 25 mins Dataikuでつくるデータパイプライン③ AIのビジネス活用に不可欠なMLOpsの実現 宮崎 真 データサイエンティスト＠Dataiku データパイプラインとは、データの取込からデータ準備、分析・可視化までの一連のプロセスを繰り返し利用できるように自動化したフローです。Dataikuは、データサイエンティストだけでなくデータエンジニアやビジネスユーザーなど、データ活用に関わるあらゆるタイプのユーザーが、同じプラットフォームでデータパイ... 6 months ago | 25 mins AIとマーケティングの共創時代 - データドリブンマーケティングはAIで更に加速する 株式会社電通デジタル 有益 伸一氏 データドリブンマーケティングが叫ばれて久しい昨今ですが、AIの活用はデータドリブンマーケティングを飛躍的に進化させる可能性を秘めています。 しかしながら実態としてマーケティングの現場ではAIに投入する為のデータ準備やその管理、可視化、前処理、機械学習モデルの作成、この全てにおいてボトルネックを強く感... 6 months ago | 35 mins AI/機械学習プラットフォーム「Dataiku」が支えるAIの実践的活用とその拡大 松島 七衣 シニアセールスエンジニア＠Dataiku AI活用から価値を創出するには、AIを限られた一部の業務に適用するのに止まらず、さまざまな業務へと適用を広げられることが必要です。 そのためには、社内のデータサイエンティストたちが、さらにはデータエンジニア、ビジネスアナリストなど、データとAIの開発・活用に関わるさまざまなユーザーが連携して働けるこ... 8 months ago | 25 mins Dataikuでつくるデータパイプライン① クリック操作でできるデータ取込とデータ準備 松島 七衣 シニアセールスエンジニア＠Dataiku データパイプラインとは、データの取込からデータ準備、分析・可視化までの一連のプロセスを繰り返し利用できるように自動化するためのフローです。DataikuではこのフローをE2Eで、高度にビジュアル化されたGUIを使い、コーディングをすることなく組み立てることが可能です（※PythonやR、SQLやHi... 7 months ago | 25 mins 【機械学習x深層学習】ラーメン好きのフランス人にNLPで日本のラーメン屋をオススメしてみた 宮崎 真 データサイエンティスト＠Dataiku 構造化データの分析も非構造化データの解析も、一つの分析ワークフローで組み立てられて、しかもデプロイまで一気に行える、そんなプラットフォームがあれば、モデルを本番利用する機会がますます増えると思いませんか。Dataikuなら簡単です！ 今回のお題は、フランスでも大人気のラーメンです。ラーメン店＠フラン... 7 months ago | 25 mins
