ビッグデータ/データ分析

解説

なぜいま機械学習? これだけは知っておきたい主要コンセプトと活用シーン

2016/08/31

SAS Institute Japan

資料の紹介

 人工知能(AI)の一分野である「機械学習」への関心が、かつてないほど高まっている。機械学習という概念そのものは何十年も前からあるが、新しいのは、それを膨大な量のデータに適用できるようになったことだ。ストレージの低価格化、分散処理、コンピュータの高性能化が進み、実用化の環境が整った。

 機械学習の主な目的は、明示的なプログラムを書くことなくコンピュータを動作させることにある。データから対話的に学習するアルゴリズムを利用して、分析モデルの構築を自動化。その中からよりよい分析モデルを選んでいくことによって、人間の介入を徐々に減らしつつ結果を改善できる。信頼性と再現性の高い意思決定に利用できるようになる。

 本資料で紹介するのは、機械学習の活用にあたって最低限理解しておくべき主要コンセプトと、ビッグデータでの機械学習を実現する分析ソリューションの概要である。併せて、機械学習とレコメンデーションエンジンを利用して新しい顧客ロイヤルティプログラムによる差別化に成功した事例を紹介する。

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