各政府機関が収集するデータの量が飛躍的に増加し続けています。望ましい成果を実現するためには、収集したすべてのデータから得られる情報を、どのように活用すればよいのでしょうか。人がデータ駆動型の考え方を身に付け、それをどのように生かせば顧客体験の改善や効率化につながるかを知る必要があります。機械学習の自動化の力を利用すれば、政府機関のミッション達成に役立つインサイトを取得できます。利点データは新たな原油と言われており、その理由は明確です。あり、その力と目的の両方を理解することが重要です。これこそが人工知能(AI)の秘めた大きな可能性であり、変化の激しい世界の中で政府機関がより短い対応時間で明確な行動を取ることを可能にします。機械学習自動化プラットフォームは、予測モデリングの専門知識とデータサイエンスのベストプラクティスを組みこみ、正確で実用的な予測を完全な可視性と解釈可能性とともに提供します。ユースケース公共部門のリーダーの多くは、サービスに対する要望と、限られたリソースでより多くの結果を出すという課題に日々直面しています。すべての公共機関の成功は、活用テーマとデータからの洞察を迅速に提供できるか否かにかかっています。この環境での成功には迅速で正確な予測が必須となります。情報ポリシー違反に関する履歴データを収集し、情報の不適切な利用を、特定の個人レベルでも未然に阻止しています。インターネットの使用、不適切な文書管理、コンピューターハードウェア不正使用は、すべてこれに当てはまります。スピードが最優先されるため、迅速にモデルを開発し、仮説をすばやくテスト、展開、改良する必要があります。けがの防止サービススタッフのデータ分析にはさまざまな利点があります。病気と健康状態の履歴から負傷率を予測し、負傷する可能性の低い候補者をはっきりさせることができます。分析では新しい傷害防止技術の有効性もモニターできるため、選考過程において、よりよい候補者を選ぶことができます。スピードにより、アナリストはモデルを構築、デプロイ、更新して、侵入を試みる脅威をリアルタイムで予測できます。ネットワーク脅威と侵入データの履歴をデータセットとして使用できるため、サーバーログデータやアプリケーションログ、およびその他の情報ソースを使用して侵入ベクトルを監視するときに役立ちます。使用により、従業員の履歴データやカテゴリデータから将来的な従業員の減少を予測できるため、組織変更で不足を補い、人材の問題を解決できます。目標は、機器のデータを利用して予測モデルを開発し、コスト削減と機器の消耗を抑えることにあります。モデルを使用することで、スペアパーツの購入および保守計画の策定に最適な時期がわかります。履歴データから予測モデルを作成することで、詳しい調査を要する人にはフラグを立て、審査に通る可能性が高い人の追跡を迅速化できます。プロセスの自動化により、調査員はプレッシャーから解放され、担当案件を合理的に処理できます。使用すると、将来のモデル予測の履歴ベースである過去の不正事例データを使用して、適切なモデルを数か月ではなく数分で構築できます。モデルをテストし、本番環境にデプロイして、新しいデータが利用可能になったときに更新するという簡単かつ迅速なプロセスを通じ、アナリストは正しい情報を入手して不正行為に対処できます。複数の公的なデータソースを利用して、機械学習モデルを開発できます。データセットなどの履歴データを統合し、処方された州ごとの医薬品やオピオイド系鎮痛剤による死亡数の集計モデルを作成できます。犯人は巧妙で、その手法はもの凄いスピードで進化し、新たな対策が見つかってもすぐに役立たなくなります。機械学習の自動化が大きな効果を発揮する場所です。脅威ベクトルを迅速に予測し、スタッフの増員や請求の全件調査から生じるコスト増と時間の無駄が広範囲に広がるのを抑えます。shortlyClose。