AIに関するインサイト

ディープ・ラーニング

もしSiriと会話したことがあれば、あなたは既にディープ・ラーニングを利用しています。Siri、Alexa、Cortanaなどのシステムは部分的に、人間が行うようなタスクを実行できるようにコンピューターをトレーニングする「機械学習」の一種であるディープ・ラーニングによって駆動されています。音声認識（スピーチ認識／発話認識）、画像認識、自然言語処理は全て、コンピューターがパターン認識によって自律的に学習できるようにトレーニングする「ディープ・ラーニング」を原動力としています。具体的にはどのように活用できるのでしょうか？また、あなたの業種にはどのような影響が及ぶのでしょう？

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自然言語処理

人間が電話と会話したり、暖房器具に口頭で運転を指示したりできるようになることを、10年前に誰が想像していたでしょうか？今日では、マシンに対して音声による指示で、天気予報を尋ねたり、買い物リストに品物を追加したり、お気に入りの音楽をかけたりすることを依頼するのは、珍しいことではなくなっています。自然言語処理は、これらの進歩を背後で支えている中心的なテクノロジーです。しかし、デバイスはどのように言語を理解するのでしょうか？そして、ビジネスの現場では、これらのテクノロジーをどのように活用できるのでしょう？テキストマイニングから、自然言語処理、自然言語理解まで、そうした疑問に対する全ての答えがここで見つかります。

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機械学習

機械学習は新しい概念ではありませんが、現在では大きくパワーアップしています。特にビッグデータの世界では、この何十年も前の数理科学が新たな勢いを見せています。

例えばクルマの自動運転機能も、機械学習の活用例のひとつです。スパムメール・フィルターやオンラインショップのレコメンド機能も、日常生活の中で使われている機械学習の例です。不正検知も、今日の社会における明白かつ重要な機械学習の用途のひとつです。あなた自身が抱える複雑な課題を解決するために、機械学習をどのように利用できるのでしょうか？ ぜひ詳細をご覧ください。

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予測的アナリティクス

データを収集・分析するメリットは、多かれ少なかれ既に実現していることでしょう。それは大きな第一歩ですが、まだ入口をたたいている段階にすぎません。手持ちのデータをさらに活用するためには、過去を分析するだけにとどまらず、将来の見通しを立てることが必要です。

新規顧客の獲得、支払リスクの評価、不正行為の特定、エネルギー需要の予測など、目的が何であれ、予測分析を使うと、極めて複雑な疑問にも答えを得ることができます。

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