20200521AIの民主化
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Lionbridge AI様主催イベント「【AI民主化の波に乗ろう！】AIのビジネス活用法と最新事例を解説」の発表資料の一部を変更したもの。
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- 3. 1.自己紹介
- 5. 会社情報 実績/許認可 ・株式会社dipのAIアクセラレータープログラム採択 ・Plug and Playのアクセラレータプログラム採択 ・データの前処理に関わる新機能で特許申請（特願2019-191477 ） 【社名】株式会社MatrixFlow 【代表者】田本 芳文 【設立】2018年10月 【住所】 東京都三鷹市牟礼四丁目１８番２号 Ｔ－ＲＥＸ吉祥寺Ｃ 【事業内容】 『MatrixFlow』のサービス提供 AIの受託開発・研究・コンサル 会社概要
- 11. 2.社会背景と解決すべき課題
- 12. 世界のAIシステム支出額は増加傾向 出典）Worldwide Semiannual Artificial Intelligence Systems Spending Guide 2017,H1 急成長中であり、今後も増加の見込み
- 16. 3.AIの民主化に向けて
- 21. 購入予測の例 内容：とある商品の購入可能性の高い顧客を予測し、営業を最適化 名前 性別 年 齢 職種 居住地区 購入済み類似商品の 値段の合計（円） 購入 Aさん 男 34 販売員 練馬区 12500 する Bさん 女 23 調理師 千代田区 0 しない Cさん 女 56 教師 港区 52000 する Dさん 男 28 ITエンジニア 渋谷区 8000 しない 関係ありそうな複数の属性（説明変数） 予測対象 （目的変数） ・ ・ ・ 実績と照らし合わせると精度は 80%だけどもっと精度をあげたい
- 22. 購入予測の例 名前 性別 年 齢 職種 居住地区 購入済み類似商品の 値段の合計（円） 購入 Aさん 男 34 販売員 練馬区 12500 する Bさん 女 23 調理師 千代田区 0 しない Cさん 女 56 教師 港区 52000 する Dさん 男 28 ITエンジニア 渋谷区 8000 しない ・ ・ ・ データ分析し て特徴量エン ジニアリング するか 手元のデータを元に精度をあげることを考える
- 23. 名前 性別 年齢 職種 居住地区 購入済み類似商品の 値段の合計（円） 商品A 購入 Aさん 男 34 販売員 練馬区 12500 購入した する Bさん 女 23 調理師 千代田区 0 購入してない しない Cさん 女 56 教師 港区 52000 購入した する Dさん 男 28 ITエンジニア 渋谷区 8000 購入してない しない 購入予測の例 ・ ・ ・ この商品は商品A の不足部分を補う 商品なので、商品 Aを買ったかどうか は予測に効くので は？ 商品や市場の知識から有効なデータを用意できる 追加
- 33. ７.まとめ