機械学習
データの潜在能力を強力な洞察に変換し、開発の指針とし、戦略を導き、顧客向けのサービスを改善します。
DoiT の機械学習
機械学習はデータから直接情報を吸収し、時間の経過とともに適応的にパフォーマンスを向上させることにより、さまざまな業界で成果を上げています。 しかしながら、MLを上手く活用しようとする際、重大な課題が生じることがあります。 多くの企業は、従来のシステムが機械学習ソリューションと効果的に機能せず、レガシーアプリのモダナイズが必要なことに気づいています
機械学習モデルにとっては、良いデータも悪いデータもすべて同様に認識されるため、学習データセットに投入する生データの信頼性と網羅性を担保することが非常に重要です。 関係するすべての利害関係者が、データ収集、データ準備、結果の評価について関与する必要があります。
DoiT の広範な経験、最先端の技術、機械学習への情熱をご活用ください。
DoiT プロセス
調査発見
お客様固有のビジネスニーズを探り、データを調査・準備します。
革新
特徴を選択し、機械学習モデルのトレーニング、検証を支援します。
実装展開と最適化
最後に、機械学習戦略の展開と微調整をお客様と協調して行います。
“We want to accelerate service development and delivery, shortening the cycle from data ingestion and model building to production to deliver insights immediately. Google Cloud is the best solution and DoiT is the best partner to achieve that speed and depth we need.”
Jeff McCarrell
Distributed Systems Engineer
機械学習の理解
多くの企業に大きな競争力をもたらす機械学習は、過去のデータからより正確に結果を予測する人工知能応用の一例です。 一般的なユースケースには、推奨エンジン、マルウェア脅威検出、ビジネスプロセス自動化等があります。
時系列のデータと行動を相関させることで、機械学習アルゴリズムは関連性を見出し、製品やマーケティングを顧客の嗜好に合わせる手助けをします。 ライドシェア事業や多くの広告主にとって、これは重要な推進要素です。
しかし、それは完璧ではありません。 機械学習の偏りは問題を生じる可能性があり、不十分なデータセットで訓練されたアルゴリズムは不正確な結果を生成します。 データセットから重要な母集団が除外されていたり、データにエラーが含まれていたりすると、作成されたMLモデルは欠陥のある結果を出すことになり、ビジネスがそのような偏ったモデルに基づいて重要なプロセスを実行すると、風評被害、さらには規制当局による制裁を受ける可能性さえあります。
Amazon や Google などの主要なベンダーは、データの収集や準備からモデルの構築、トレーニング、アプリケーションのデプロイメントまで、幅広い機械学習プラットフォームサービスを提供しています。
DoiTがお客様のクラウドコスト最適化をどのように支援できるかについて、是非こちらからお問い合わせください。
