Databaseグラフデータベースとその利点の紹介グラフデータベースは一種の非リレーショナルデータベース(NoSQL)であり、グラフのデータ構造にデータを格納およびクエリします。マップデータベースの先頭の位置を占めます。これは、アプリケーションがデータ接続を推測するために外部キーや帯域外処理(MapReduceなど)を使用する必要がないことを意味します。リレーショナルデータベースや他のNoSQLデータベースと比較して、グラフデータベースのデータモデルもよりシンプルで表現力豊かです。リレーショナルデータベースは、実際にはリレーションシップの処理が苦手です。多くのシナリオで、ビジネスニーズは現在のデータベースアーキテクチャを完全に超えています。相対的に言えば、グラフデータベースは、深く複雑なクエリの場合でも、クエリ速度の点で非常に効率的です。グラフデータベースの場合、データ量が多いほど、関連するクエリが複雑になり、その利点がさらに助長されます。次の特性を持つデータは、グラフデータベースを介した処理に適しています。一部のデータベースはネイティブイメージデータベースではありませんが、他のシステムにデータを保存します。GraphDBは、ネイティブのグラフデータベースです。使用するバックエンドストレージは、GraphDB用に特別にカスタマイズおよび最適化されており、グラフデータベースのパフォーマンスを向上させます。データはJSON形式で保存され、データの関係を分析する強力な機能を備えています。++で開発されています。同時に、インデックス作成、ファイルストレージ、データインポート、データ取得、視覚化エンジンなどをサポートします。グラフ分析を通じて、グラフインジケータを取得して、機能エンジニアリングをさらに進めたり、隠れた関係を見つけたりすることができます。Centrality:ノードを通過する最短パスの数を任意の2つのノード間の最短パスの数で割ったもの&nbspPageRank:ノードリンクの数と品質を計算して、ノードの重要性を大まかに見積もります。基本的な仮定は、より重要なノードが他のノードからより多くのリンクを受け取る可能性があるということですArdi図データベースアーキテクチャArdiのグラフデータベースは、他のAIとは異なるレイヤー構造を持っています。Analyticsは、監視対象のマシン学習方法を使用して、2つのノード間のリンクの可能性を予測し、欠落している可能性のあるリンクを検出できます。トレーニングフェーズ:監視対象の機械学習アルゴリズムを使用して、XとYの関係をモデル化します予測段階:新しい画像とトレーニングフェーズでの学習との関係に基づいて、リンクの存在を計算します異常検出ツールArdiは、自身またはピアグループの動作と比較した違いを推定することにより、監視されていない異常なノード/リンクを検出します。さまざまなテクノロジーが含まれます。効果的なAIシステムを構築する上での主な課題の1つは、不確実な条件下で学習し、推論する能力です。Ardiの実証済みで成功したアプローチは、ベイジアンネットワークフレームワークに基づいています。ベイジアンネットワークフレームワークは、次の目的で表現力豊かな視覚的および定量的ツールを提供します。&nbsp学習と代表的な推論手順&nbsp変数間の因果関係を理解するこの強固な基盤の上で、アルディの機械推論は、危険な行動の予測の精度を10倍向上させることができます。LearningArdiは、次のマシン学習(ML)アルゴリズムをサポートしています。分類:サポートベクターマシン、XGBoost、LightGBM、ランダムフォレスト(ランダムフォレスト)、デシジョンツリー(デシジョンツリー)回帰:通常の線形回帰、リッジ回帰、ロジスティック回帰クラスタリング:K-means、バーチ深い学習:レイヤーの挿入/削除、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、ディープニューラルネットワーク(DNN)、コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)、グラフニューラルネットワーク(GNN)ArdiMLモジュールモデルトレーニング:便利な機能を提供します。ユーザーは機械学習モデルとアルゴリズムを選択し、パラメーターを柔軟に調整できますモデルの展開:モデルの実行、展開、実行の頻度を設定するためにユーザーをサポートするモデルの最適化:モデルを柔軟に最適化するためのユーザーのサポートモデル評価:精度と想起を含む、回帰と分類の一般的な評価基準をサポートするモデル管理:統合は、データのインポート、モデルタイプ、保存されたモデル、アクセス、および展開のさまざまな機能をサポートします。外部プラットフォームでトレーニングされたモデルのインポートをサポートします。ストレステストと仮定条件のさまざまな状況スコアに従って、不完全なフィールドが予測され、新しい情報が発見または提供されるとスコアが更新されます。機械学習:回帰、クラスタリングなど。監視されていないマシン学習:クラスタリング、ローカル異常因数分解など。Explanation視覚化-構成可能なユーザーインターフェイスを使用して、データベース内のデータ分布を表示し、ユーザーがデータ分析に使用するための表示ページを出力します。説明可能性-結果予測の各入力特徴値の重みを計算し、特徴値が高すぎる、または異常であるなどの各予測を説明して、結果の従来の機械学習または深層学習を回避します説明。Explainerには、次の機能が含まれています。PipelineArdiは、シームレスなAIプロジェクト管理を実現するために、世界最大の銀行のいくつかに導入されています。&nbspタスクの配置&nbspタンデムタスクステップ&nbsp本番アプリケーションをリリース&nbsp各ステップのステータスを監視する以下を含む、プロセスの計画、実行、および監視全体を自動化できます。通じて、人工知能のさまざまな能力を組み合わせて、キャラクター間のインタラクティブな関係を理解し​​、ビデオ全体の人と物の関係の知識マップを構築します。何が起こったのか、人と物がどのように関係しているかに答えるために使用されます。関係を推測し、次に映画の長期的な蓄積された関係から推測することができます、イベントの変更を見つけます。・包括的な検出は、4つの主要なリスクによって実行されます。これらのリスクは、さらに次のように分類できます。自己リスク評価指標、またはブラックリストなど。既知の疑わしいパターン:拒否された取引と理由、短期間の取引内容の頻繁な変更、リスク管理ユニットによって確立された追跡リストとその過去の行動、関連ユニットが記録を保持する原因となった行動、既存の営業担当者の規則の違反などを含みます。関係リスク:グラフデータベースを介したグラフィカルな分析により、営業担当者の関係のリスク、顧客関係のリスク、ネットワークの変更などを分析できます。行動リスク:監視付きおよび監視なしの学習のための機械学習を通じて、一般的な行動を検出し、行動パターンを確立できます・総合リスクスコアは、4つの主要なリスクから計算されるため、マネーロンダリング防止の監督者は、リスクの高いケースを優先することができます。Loanグラフを介して複雑なクライアント関係を分析する透グラフデータベースは、顧客間の関係を分析し、不良債権の可能性を予測します。これにより、リスク管理担当者はデフォルトのリスクを監視して、即座に対応する処理を行うことができます。改善し、最前線の事業部門、クレジット部門、リスク管理部門の管理の有効性、効率、コンプライアンスを改善し、リスクリターンと投資収益率のレベルを改善します。各関連付け関係から新たに発見された暗黙の関連付けを統合する接続コンポーネント(接続コンポーネント)を確立し、グラフ分析手法を使用して、主要な顧客のリスクとリスク伝達モードおよびその規制率を見つけ、最終的に平和を達成しますバッチクエリ、出力、呼び出し、分析結果の相互作用、および現在のシステムとの効果的な接続をサポートしますデフォルトモードを検出し、伝達を危険にさらすグラフインジケータを介して顧客の行動パターンを表示するデフォルトのアカウントが他のアカウントのデフォルトにつながる可能性を予測しますグラフインジケータは、機能の1つとして機械学習モデルにさらにインポートでき、モデルはトレーニングを通じてさらに最適化できます。Detection保険のセールスマンまたは顧客に対する保険詐欺の可能性グラフデータベースを確立した後、グラフ分析を実行して隠れた関係を見つけます機械学習は、既知の疑わしいパターンを通じて行動モデルを作成しますグラフデータベースと機械学習は互いに補完して結果を最適化できますグラフ分析用のグラフインジケーターは、機械学習モデルの機能としても使用できます。機械学習機能値ランキングリストとブラックリストラベルは、グラフデータベースに入力して新しいグラフを作成できまグラフデータベースと機械学習のクロスアプリケーションにより、結果をさらに最適化し、検出精度と速度を向上させることができます。適切で効果的な管理システムを確立し、管理休暇中に内部検証メカニズムを実装します。代表者がお客様に電話し、業務内容を確認します。これは外国銀行で採用されている一般的な不正防止方法です入出金の不正な取り扱い、保険証券の転換、その他の顧客の操作を回避し、事前宣伝、イベント管理、事後チェック(ランダムチェックアウトドロワーなど)などのメカニズムを通じて不正を防止します。専門家がお客様に代わってカウンター作業を行うためにお客様の印鑑を持参することなどは固くお断りいたします。従業員がオンラインバンキング取引のために顧客と同じモバイルデバイスを共有しているかどうかを確認するための事業部門向けの「IPアドレス警告チェックレポート」の定期的な作成を通じて、投資の詳細の確認を顧客に提供するために取引レターを顧客に随時送信します。バランスなどクライアントとの私的資金交換を回避するために、アカウント監視メカニズムなどを確立する銀行以外の商品を宣伝しないように専門家を規制し、支店の監督者を通じて顧客取引商品の内容を確認します情報セキュリティチェックメカニズムを確立し、管理部門またはコンピューターに同様の自作ステートメント文書があるかどうかを確認し、管理部門が部門に代わって顧客ステートメントを収集することを禁止し、サードパーティの監視メカニズムを確立しますプロジェクトレビューとして、財務管理ビジネスの内部管理が不足しているユニットが多数ある支店、ビジネスまたはトランザクションの量が異常に増加しているブランチ、またはトランザクションが異常な専門分野を含める特別休暇のレビューメカニズムや、従業員が空白の伝票や自作の発言を持っているかどうかなど、重要な問題について話し合い、レビューします。不正検出は、次のさまざまな領域に適用できます。銀行の中央管理センターのリアルタイム監視システムは、本社がリアルタイムで運用状況を把握するのに役立ちます。一元化された貿易金融のデューデリジェンスと関連データ管理システムデューデリジェンスの質と効率を改善し、人為的ミスと偏見を減らしますSmartDDを使用すると、次の問題を解決できます。市場情報のリアルタイム監視マーケットインテリジェンスは、取引システムとロボットアドバイザリーシステムがそれに応じて対応できるように、市場の状況を大規模にリアルタイムで監視することに依存しています。サードパーティのアプリケーションや通常の人間による顧客の決定の基礎にもなります。私たちは、米国で最大の26のソーシャルネットワークで監視タスクを主導した経験があり、リアルタイム分析用のそのようなシステムを作成することができます。私たちのチームは、このような大きな作業負荷への対処方法、大規模な行動の推論、動機の分析、影響と普及の予測、情報の正誤の判断、意図の判断、地理的空間と文化的影響の分析などを理解しています。AIプラットフォームを使用することで、アナリスト、サブスクライバー、AIトレーダーなどに、リアルタイムの市場の変化をよりよく理解するのに役立つそのような洞察を提供することができます。銀行の場合、消費者および金融商品のデータと資料を公開して共有することで、業界を超えた協力の機会が大幅に増加しました。ユーザーの同意を得て財務情報を共有し、APIを開いて、サードパーティの開発者が金融機関の外部でサービスやアプリケーションを作成できるようにします。共有価値を強調し、さまざまな業界と協力することで、ユーザーは金融においてより大きく、より透明性の高い選択肢を持つことができます。データ共有には、データセキュリティとビジネスシークレットという、突破する必要のあるいくつかの大きな問題があります。貸付業務を例にとると、貸付申請を受理すると、照会依頼が暗号化されてクレジットデータベースに送信され、各銀行の顧客ローン記録が暗号化されてクレジット集中型データベースに送信され、個々の銀行は自分の銀行データのみを復号化できます。これにより、銀行自身の商業上の秘密が保護され、銀行のローンリスクが軽減されます。プラットフォームには、情報が何であるかを知る方法がありません。これは、完全ホモモルフィック暗号化テクノロジーによって実現されます。暗号化されたファイルが操作され、暗号化された結果が取得されます。復号化された結果は、プレーンテキストでの禁止された操作と同じであり、暗号化されたデータを検索して比較できます。閉じる×Close消費者のための全遺伝子分析サービス消費者のための全遺伝子分析サービス遺伝子検査は、DNAからの遺伝的遺伝に関連する病気、体質、または個人の特徴を評価する技術であり、精密な医学的分析の方法ですが、従来の方法では、大量のデータを比較および分析するために人力が必要です。AI遺伝子解析の開発においてより多くの利点をもたらします。Genomicsは、病気の進行に影響を与える可能性のある遺伝子、タンパク質、その他のオミクス情報の影響を分析し、さらに病気を予測できるオミクス分析ツールです。リスク、消費者に完全な遺伝子分析サービスを提供する。生物学の中核となる原理は、DNAからRNAを形成してタンパク質を形成することです。タンパク質は、小さな機械のように、体の操作の基本単位です。伝統的に、タンパク質がどのように機能するかを知りたい場合は、電子顕微鏡または他の方法を使用してそれを観察する必要があります。RNA)から直接コンピューターによって首尾よく予測された可能性があります。将来的には、タンパク質の動的な変化と相互作用をさらに予測して、病気の経過を洞察し、薬の開発と効果の予測を支援することが可能になるかもしれません。これらの科学的進歩が達成できるとき、生物医学の方法はおそらく途方もない変化を受けるでしょう。私たちは今、新しいデジタル医学の始まりにいるのかもしれません。Genomicsは、遺伝子からタンパク質の3次元構造を直接予測するAI技術に基づくシステムを開発しました。将来的には、このシステムは、人間のタンパク質の検出を組み合わせて、消費者のために遺伝子タンパク質レベルで彼の体の現在の状態を分析します。環境と時間の蓄積の後に臨界点に達した先天的な問題のいくつかは何ですか。同時に、タンパク質のダイナミクスと相互作用をより明確に理解した後、病気の経過をより正確に予測し、個々の薬の有効性を予測し、さらには発展させることができることも願っています。医療における人工知能の応用は、現在、画像分析に主眼を置いているため、人工知能を利用した医療画像解釈の技術が急速に発展しています。Graphenでは、テキストナレーションなどの他のタイプのアプリケーションに焦点を当てています。説明テキストが含まれます。いわゆるPデータとは次のことを指します。治療計画Graphenは、人工知能を使用して非常に多くの医療関連サンプルを読み取り、テキストナラティブ分析を通じて病歴と医療記録をさらに解釈し、同様のケースを比較し、最終的にリスク予測を提案し、医師の診断を支援し、精密投薬を改善し、医療費を削減します。人々の生活の質を向上させます。人工知能と自動車産業の組み合わせ現在、ニューラルネットワークは、自動車の空調システム、ギアボックスの位置とロジック、ACCのアクティブな車両距離、エンジン燃料噴射、およびその他の制御リンクで正常に使用されています。将来的には、これらの技術は、運転行動と保険料の相関関係、頻繁な運転間隔とメンテナンス間隔の相関関係など、より多くの車両習慣の制御にさらに影響を与えるでしょう。それでも、車両自体の技術は、運用バリューチェーンにさらに影響を及ぼします。人工知能を使用してサービスファクトリの管理を合理化および効率化し、AIを使用してサービスファクトリのパフォーマンスを向上させ、AIを使用してサービスファクトリのISO14001環境管理を向上させます。自動車のメンテナンス市場では、現在、効率に影響を与える2つの大きな問題があります。メンテナンスデータを見つけるのが難しいことと、障害診断の効率が低いことです。Graphenの目標は、人工知能を商品化し、それを自動車修理の垂直分野と統合することです。グラフデータベースで診断データベースを構築し、機械学習と深層学習でモデルを構築することで、さらに故障リスク予測を行い、事前に必要なメンテナンスサービスを積極的に提供することができます。送電網がますます複雑になり、特に新しいエネルギー/再生可能エネルギー源がますます一般的になるにつれて、従来の送電網管理方法に大きな課題がもたらされます。新しいエネルギーポイント、電気自動車やIoTセンサーなどの電気を使用するさまざまなデバイスはすべてAIの支援を必要とします。高度な情報セキュリティ攻撃は、より多くの不確実性をもたらしました。Energyの最初の製品は、ソーラーファーム向けのAIリアルタイム監視システムです。考慮して発電量を予測し、異常を検出します。異常が見つかった場合は、最適な修理メーカーに直接派遣し、派遣・修理状況を自動で追跡します。このシステムはデスクトップバージョンとモバイルバージョンを提供しているため、マネージャーとメンテナンス担当者は効率を最適化するためにリアルタイムのメッセージを見ることができます。Securityは、高度な情報セキュリティテクノロジーを提供し、会社の情報ネットワークをスキャンし、各端末の動作を分析して理解します。機械学習、グラフ分析、および機械理解を使用して、内部の異常を検出します。各エンドポイントの正常な動作を長期間にわたって把握し、異常な場合の動機を把握します。異常と動機が明確に特定されると、システムは次の異常な動作が何であるかを予測し始めることができます。このようなAI異常検出システムは、各企業の長期脅威(APT)、内部脅威(漏洩、妨害)、IoTセキュリティなどの幅広い分野に適用できます。Graphenグラフコンピューティング技術を開発し、次世代のAIプラットフォームを構築します完全な脳機能をシミュレートして、あらゆる分野のAIソリューションを作成しますGraphenについて人脳は、千億のノードと七兆のエッジで構成される巨大なグラフネットワークであり、次の4つの主要な機能を実行します。抽象的な推論戦略;グラフは、人間の脳が周囲のことを覚え、関連付け、理解するための自然な方法です。人間の脳の思考と推測をシミュレートするために、グラフは重要な役割を果たします。GraphenのデータサイエンティストとR&Dチームは、10年以上にわたり、コンピューター処理におけるビッグデータ人工知能の最も基本的な重要な問題を解決し、大量の関連データを分析することに取り組んできました。従来のITアーキテクチャは、大規模な関連データを並行して分析するのが得意ではありません。グラフアーキテクチャに基づく新しいプラットフォームだけが、人間の脳のように真に動作し、徐々にインテリジェンスを開発できます。それらを使用して次のことを表すことができます。私たちはAI人工知能技術を開発し、それを実際の生活に適用して影響を与えることに取り組んでいます!Graphenは2017年6月にニューヨークに設立されました。シンガポールにあります。その目的は、次世代の人工知能技術を開発し、さまざまな業界にAIソリューションを提供することです。Lin)は、国立台湾大学で電気工学の学士号と修士号を、コロンビア大学で電気工学の博士号を取得しています。TJWatsonで働いていました。研究センターは、ネットワークサイエンスおよびマシンインテリジェンス部門を作成しました。彼はまた、2005年からコロンビア大学で教鞭をとっています。ワシントン大学とニューヨーク大学で教授を務めました。2011年には、IEEEの最初のネットワークサイエンスフェローを受賞しました。過去20年間、彼は数十人の国際チームを率いて、IBMや米国およびその他の国の政府向けのAIシステムを構築してきました。医療に対するビッグデータの影響について話し合った。博士は約200の論文を発表し、約50の特許を保持し、国際会議やジャーナルで7つのベストペーパー賞を受賞し、米国ビジネスウィークとワールドウィークのカバーストーリーとなっています。Geneを設計したアーキテクトです。Investmentのゼネラルマネージャーを務めました。Graphen台湾のゼネラルマネージャーでアジアのチーフストラテジーオフィサーであるTomWangは、国立交通大学のエレクトロニクスの博士課程の候補者です。彼は2つの成功したベンチャーを持ち、国家ロック賞を受賞しました。キャピタルマーケッツのエグゼクティブゼネラルマネージャーを務めていました。AsiaPacificの最高情報責任者でした。Graphenは、AIの研究と高度な製品およびソリューションの開発に重点を置いています。有名な大学を卒業した修士と博士です。他の分野のAIソリューションGraphen独自のArdiプラットフォームを使用して、医療、自動車、エネルギーAI向けの高度なテクノロジーとソリューションを確立し続けてください。