【資料】自動機械学習AutoMLでビジネス人材がAIを作る時代 MatrixFlow

AutoMLが活用可能な現場の場合、外注費用や人件費を大きく削減する事が期待できます！

当資料は、プログラミングを学ばずに「AIを用いた課題解決方法」を
学ぶべき理由について解説しています。

AutoMLとは、現在のAIの中核技術である機械学習のモデル設計・構築を
自動化するための手段や概念を指す用語です。

データの加工（前処理）を機械学習で使える形にしたり、機械学習の
アルゴリズムを選定・変数の調整をしてモデルの作成（分析・予測）、
モデルの運用までを自動化する事ができるため、効率良くコスト削減を
することが可能です。

ぜひ、ご一読ください。

【掲載内容（一部）】
■ビジネスにAIを導入すべきか？
■AIのハイプ・サイクル上の位置付け
■PoCにかかる時間と費用は？
■AutoMLなら早く小さくAIを導入可能
■機会学習とは？（参考資料）

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

関連リンク - https://www.matrixflow.net/

基本情報【資料】自動機械学習AutoMLでビジネス人材がAIを作る時代

【AutoML導入のメリット】
■ビジネスドメイン知識のある担当者が適したモデルを作成して活用することで
　より高い成果が期待できる
■外注先の営業担当やデータサイエンティストとの面談時間と高額なコストを
　削減でき、クイックにAIモデル開発を開始・修正することが可能
■社内にAIの企画・開発・運用のノウハウが蓄積できる

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用途／実績例	【AutoMLの活用事例（一部）】 ■ECサイトの購入額予測 ■機械の故障予測 ■配車サービスの料金の予測と価格変動要因の分析 ■宿泊者予測 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。