【解説】AIプロジェクトに必須「ビッグデータ」評価軸10個2019/11/11特集TweetShareHatenaAIがビジネス上で上手く機能するかどうかは、使用するアルゴリズムの考え方や完成度以外にも、「ソリューションの作り方」「データの扱い方」に依存する部分が大きいです。この記事ではAIを形作る存在のビッグデータに関する話を、ソリューション全体の評価レベルからデータの評価レベルまで行います。企業がビッグデータを扱う上で、「ボトルネック」や「ソリューションの適性」を判断するには、次の問いが必要です。「現在のニーズ」に応えているか「将来のニーズ」に応えているか分かりづらい表現ですが、要するに、現在〜将来の「ビジネスのニーズ」をどれほど満たしてるかということです。その問題について考えるには、10個の検証すべきパラメーターがあります。ソリューションを検証すべき評価軸10個それがこちらです。今ビジネスで取引されているソリューションが、これら10個のパラメーターに対して全て○(マル)がつくことは殆どありません。大体、幾つかのトラブルによって脅かされているのです。実用性を脅かす8つのトラブルこのコンテンツを閲覧するには無料会員ログインが必要です。自動運転車をサイバー攻撃から守れ!異常検知手法の活躍【AI論文】...老人ホームへのロボット配備PJ【AI論文】ハッキングにタックリング。機械学習でサッカー賭博。おいしさはAIが判断?機械学習で食品フレーバーを評価する(AI×食品)【論文】スマートグリッドの実現に向けて。Day10「線形識別モデル(1)」おすすめポスト風力発電機のダメージを「ドローンが自動検出!」(AI×ド...AIで「電気料金の最適化」を実現する為に予測できること(...見た目から果実の成熟度を自動分類する。