利用者が行程を組む際には、バスの出発時刻が正確であることが重要になります。ダイヤが乱れるその他の要因を考慮して、バスの出発時刻をより正確に予測できるようになりました。使用することで、これらの機械学習モデルを大規模に管理して提供することが可能になったのです。交通網で、よりスムーズな行程を組めるようになりました。機器、防犯設備を製造してきました。シティ革命の真っただ中にあり、機械学習は自社の機器を保守する上で中心的な役割を担っています。種類のセンサーが組み込まれており、テラバイト単位のデータを送信しています。使用することで、各種の機械学習モデルを運用環境にタイムリーに投入でき、反復可能なプロセスを通じて、保守業務に役立つリアルタイムの分析情報を得られるようになりました。その結果、冷却装置の機能停止を数日前に予測し、その影響をうまく軽減できるようになり、コスト削減によって顧客満足度が向上しました。最大限に活用するには、他のソフトウェア開発プロジェクトと同様の厳密さとプロセスを適用する必要があります。プラクティスと成熟度モデルを示しました。段階の発展レベルで測定されます。この成熟度モデルを使用すると、企業は自社の立ち位置を把握し、各段階をクリアして組織の事業目標を達成するための手順を知ることができます。ソリューション開発の課題に対処できます。社のレポートをお読みください。自社のビジネスで機械学習による変革を実現しましょう。Learning購読さらに詳しく今後に関する情報をご覧いただけます。