AIのビジネス価値を証明することは、AIリーダーにとって最も重要な課題です。世界中の企業が、試作から本番への移行に苦戦しています。ここではその方法と注意すべき点について説明します。
今回は数ある機械学習のモデル精度の評価指標の中でも私のお気に入りであるにも関わらず前回の最適化指標ブログでは取り扱うことができなかったFVE Binominalについて紹介したいと思います。分類モデルの精度を単一の指標で測る上ではトータルバランスで現時点最強の評価指標だと考えています。これまで分類問題ではとりあえずAUCを使っていた人もこのブログをきっかけにFVE Binominalを利用いただければ幸いです。
はじめに DataRobotで製造業/ヘルスケア業界のお客様を担当しているデータサイエンティストの長野です。技術的には生…
流通・鉄道・通信業界のお客様を担当し、技術ではMLOpsテクノロジーを中心に扱っているデータサイエンティストの濱上です …
建設業界は、令和の時代に複雑な課題とデジタル技術の進化に直面しています。特に、AIの活用が新たな可能性をもたらす一方で、多くの課題も浮上しています。本記事では、建設業界におけるAIの未来とその課題、そして、それらにどのように対応すべきかに焦点を当てて説明します。
2023年6月14日、DataRobotが主催したイベント「バリュー・ドリブンAIの道はここから始まる」で、DataRo…
DataRobotで製造業や電力・ガス、エネルギーや建設業のお客様を担当しているAIサクセスマネージャーの笹口です。 こ…
DataRobotで金融チームディレクターをしています、小川幹雄です。DataRobotの肩書きとは別に、一般社団法人金…
はじめに DataRobotで主に政府公共領域やヘルスケア業界のお客様を担当しているデータサイエンティストの若月です。 …