Machine learning

機械学習

業務経験10年以上

次のエキスパートがおります

ディープラーニング
予測分析
統計モデリング
教師あり学習/教師なし学習

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機械学習について

機械学習とは、Webアプリケーションおよびモバイルアプリケーションに対して何かを発見する、何かに慣れる、および時間の経過と共に成熟する能力を提供する技法の組み合わせです。大量のデータを処理して、トレンドやパターンを見つけ出し、学習します。あなたはそのカスタマーエクスペリエンスをカスタマイズすること、プロセスを自動化することおよび顧客があなたの製品/サービスと対話する方法を変えていくソリューションを実装することができます。

当社の機械学習使用実績

deep learning

ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習の一分野です。技術的には機械学習に似ており、さまざまな働きをしますが、その能力は異なります。一般的な機会学習モデルは、その目的のいかんを問わず進化していきますが、ガイダンスが必要です。しかしディープラーニングモデルでは、アルゴリズムが自分で、予測が正確であるかどうかを判断することができます。当社のエキスパートはニューラルネットワークにアルゴリズムを作成し、それは画像認識、音声認識、推奨システム、NLPなどの問題で精度を保つために役立ちます。当社のカスタムビルドのラーニングソリューションは、ロバストでインテリジェントなAIネットワークモデルを構築する手助けになります。このモデルは複雑なデータ表現を自動的に学習することができます。当社の開発技術者はクライアントの業務上の課題を解決するためにディープラーニングの実装サービスを提供することに力を注いでいます。

予測分析

デジタル化は順調に進行しています。リアルタイムでの運用はあった方がいい程度ではなく、現在では基本的な要件です。組織は顧客の嗜好に関する社内データを使用して、提供する製品/サービスを改善し、さまざまなチャンネルから集められたデータを学習することで目標を達成します。当社にはグローバルな組織に対する包括的なビッグデータ、ビジネスインテリジェンスおよび分析ソリューションの提供に関する専門的知識があり、データドリブンな成長を確実に果たすことができるソリューションを開発するために役立っています。当社のエキスパートは予測分析の実装支援だけではなく、脅威、強み、および機会を観察できる構造化されたデータパイプラインを構築する支援もします。当社の予測モデルでは、変数選択アリゴリズム、ベストプラクティスおよび交差検証手法を使用してビッグデータのノイズを除去して、重要な変数を特定し、検証データに基づいてマーケットの結果の正確な結果を提供します。
predictive analytics
statistical modelling

統計モデリング

当社をお使いいただければ、理由付けおよび関連付けされた統計モデルに基づく最高クラスのモデリングをする機会を利用することができます。さらにこの分析は会社の機能を発展させるための適切な設定をおこなう上でも役立ちます。当社のエキスパートは、さまざまな統計モデルを彼らが調査しているデータに査しているデータに適用して、情報を理解して視覚的にかいしゃくすることができます。生のデータをシフトさせるよりも、この方が、変数間の関係性を特定し、将来のデータセットを予測し、データを可視化してアナリスト以外の人や関係者が消費して活用できるようにすることができます。当社は小売、ヘルスケア、メディア/エンターテイメント、FMCGおよびeコマースの分野で10年を超える専門知識があり、ROIを生み出すことに努力しています。

教師あり学習/教師なし学習

機械学習には、教師ありと教師なしという2つの重要な区分があります。当社のエキスパートは、完全にラベル付け/分類されたデータセットに対して教師あり技法を使用して、アルゴリズムに学習させます。当社は過去に収集した情報を、ラベル付けされた例を使用して新しいデータに適用して、その答えを予測します。あるデータセットでシステムを学習させると、その学習アルゴリズムによってある推論関数が作られ、結果を学習データに与えられる希望するアウトプットと比較して、モデルをより正確に適合させることができます。教師なし機械学習の場合、当社のエキスパートは等級付け、分類またはラベル付けされていないデータを使用します。これは特定のアウトプットを発生させることを目的としたものではありませんが、このアルゴリズムは分析を行ってデータセット内の類似性を発見し、さらに予想することができます。
Data mining
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エキスパート開発技術者数
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納入プロジェクト数
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平均リソース経験年数
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取引先のある国の数

当社の使用するテクノロジー