TechTarget: 機械学習におけるデータ準備: 6 つの主要なステップ

プレスリリース

TechTarget: 機械学習におけるデータ準備: 6 つの主要なステップ

この記事は、2022年1月27日にTechTargetに掲載されたものです。以下のストーリーからの抜粋。全文を見るには、 TechTarget.com をご覧ください。

マネージャーは、データが機械学習アプリケーション開発を通常のアプリケーション開発とは異なる方法で形成する方法を理解する必要があります。「従来のルールベースのプログラミングとは異なり、機械学習は、最終的な実行可能アルゴリズムを構成する2つの部分、つまりMLアルゴリズム自体と学習するデータで構成されています」と、サプライチェーン管理プラットフォームプロバイダーのBlue Yonderのデータサイエンス担当コーポレートバイスプレジデントであるFelix Wick氏は説明します。「しかし、生データはMLモデルで使用する準備ができていないことがよくあります。ですから、データ準備はMLの中核をなすものです」

Blue Yonderについて

Blue Yonderは、エンドツーエンドのデジタルサプライチェーン変革における世界的リーダーです。統合されたAI駆動型プラットフォームと多層ネットワークにより、Blue Yonderは、企業が持続可能な方法で運営し、収益性の高い規模で拡大し、顧客を満足させることを可能にします。Blue Yonderの最新のサプライチェーンのイノベーションと比類のない業界専門知識により、3,000社以上の小売業者、メーカー、物流サービスプロバイダーが、サプライチェーンの複雑さと混乱を自信を持って乗り切ることができます。blueyonder.com

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