業界特化型 技術・製品情報サイト
  • MONOist
  • EE Times Japan
  • EDN Japan
  • スマートジャパン
  • BUILT

SAS Institute Japan株式会社

比較資料

SAS Institute Japan株式会社

ビッグデータ分析に適した機械学習の手法とは?

近年、さまざまな領域で大規模な統計分析と機械学習の導入が進んでいる。そのメリットを引き出すためには、どのようなアプローチが必要となるのか。機械学習の基礎知識やビッグデータから洞察を引き出すための先端技術を解説する。

コンテンツ情報
公開日 2018/02/21 フォーマット PDF 種類

比較資料

ページ数・視聴時間 12ページ ファイルサイズ 420KB
要約
 データストレージの低価格化や分散処理システムの普及、コンピュータそのものの処理能力の向上などによって、機械学習を取り巻く環境は大きく変化してきている。これらによって、従来では行えなかった複雑な処理も短時間で行えるようになり、機械学習のビジネスへの活用の幅が広がってきているのだ。

 例えば、従来の機械学習の用途は、長らく予測分析であった。しかし、現在では、最先端の半導体製造における不良品の検出にも活用され、品質管理において大きな成果をあげている。また、サイバーセキュリティやバイオイメージングの分野においても機械学習の適用に関心が高まっているという。

 本コンテンツでは、さまざまなビジネス分野への適用が進む機械学習について、代表的な4つのアルゴリズム、統計分析との違い、大規模な機械学習を行うための方法などを詳細に解説している。機械学習の特徴や適用分野などを把握し、ビジネスへの活用につなげてもらいたい。