サプライチェーンの「DX」という言葉がメディアで日々取り上げられる一方で、「どこから 手をつけて良いのかわからない」「どんな体制が必要なのか」といった 声が多く聞かれます。遅れていると指摘される日本の DX をどう進めて いくべきなのでしょうか。現場起点で AI 活用に取り組み、全社的に AI 活用を推進しているヤマハ発動機株式会社の大西 圭一氏とダイハツ 工業株式会社の太古 無限氏に、DX を推進するプロジェクトをどう立ち上げ、どう広げていったのかを聞きました。
こんにちは、DataRobot Japanの小幡です。 DataRobot Cloudでは、毎週のように新しい新機能が登…
−−担当している業務内容について 一言で言えば営業になりますが、世の中でいう「営業」とは若干異なります。DataRobo…
DataRobotのデータサイエンティスト山本祐也です。 今回は2018年7月に開催しましたワークショップ「機械学習を使…
要因分析と因果解析の基本理論を紹介し、機械学習がどのように使えるかを解説
こんにちは。DataRobotの坂本康昭です。今回のトピックはマシューズ相関係数 - Matthews Correlat…
DataRobotの自動特徴量エンジニアリングをご紹介
機械学習における各ステージごとの指標の選択の仕方、それぞれの指標の特性に付いて紹介します。また、DataRobotにおいてどのように指標が選択され、どのようなケースにおいてマニュアルで変えるべきかに付いても紹介しています。
DataRobotの山本です。 今回はDataRobotを使った入力データの最適化についてご紹介したいと思います。 例え…
