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November 25, 2019

AIの講演、NTTデータ数理システム、ユーザーコンファレンス!

数理システムユーザーコンファレンスで講演!
・株式会社NTTデータ数理システム:11/22
・今年もNTTデータ数理システム製品に関してユーザーの皆様による大変興味深い発表が数多くございます。また、会場ではソフトウェアのデモ展示も行います。全ての数理システム製品をご覧いただける貴重な機会。皆様お誘い合わせの上、お気軽にご参加くださいますようお願い申し上げます。

ID-POS分析とAI、仮説検証にAIをどう適用し、実践に活用するか:
・Visual Mining Studio(PLSA)、BayoLink、DeepLearnerのPDCAへの適用方法
・株式会社 ID プラスアイ:鈴木 聖一 様

1.ID-POS分析でのスモールPDCAの薦め:
  ⇒POS分析の変遷、F(頻度)

2.AIの視点を入れた仮説検証のポイント:

3.PLSAの適用事例:判別のAI:
  ⇒顧客ランクと商品:水、参考:特許検索:PLSA(確率的潜在意味解析)

4.DL(Deep Learning)の適用事例_01:予測のAI
  ⇒ZランクとAランク:学習データ:2,000人、検証データ500人:水、SランクとBランク:学習データ:2,000人、検証データ500人:水、参考:DL(Deep Learning)の適用事例:予測のAI、Deep Learningのための学習データ、参考:特許検索:Deep Learning

5.BNのID-POSデータ適用事例:推論のAI:
  ⇒参考:ベイジアンネットワーク:ベイズの定理:リフト値、参考:特許検索:Bayesian Network、特許事例

PI研のコメント(facebook)
・11/22、NTTデータ数理システム主催のユーザーコンファレンスにて、AI&ID-POS分析をテーマに講演をしました。毎年この時期に開催されますが、昨年は参加者でしたが、今年は講師の一人として、講演しました。タイトルは「ID-POS分析とAI、仮説検証にAIをどう適用し、実践に活用するか」、サブタイトルは「Visual Mining Studio(PLSA)、BayoLink、DeepLearnerのPDCAへの適用方法」についてです。約20講座の内、1講座を担当しました。参加企業も約500社とのことで、「38年の伝統と先進の事例。最高峰のデータサイエンスコンファレンス。」とのことです。今回のコンファレンスは、AIの事例はたくさんありましたが、ID-POS分析に特化したAIの事例は少なく、流通関係の参加企業も少なかったといえます。まだまだ、流通業にはAIが浸透していないといえますが、今後は、急激にAIが浸透してゆくのではと思います。特に、今回の講演の中でもメインで取り上げたベイジアンネットワークはID-POS分析の併売分析の発展系でもあり、F(頻度)を組み込むことによって、ID-POS分析=ベイジアンネットワーク=AIを実現できるといえ、次世代の新たなAI&ID-POS分析となってゆくものと期待できます。講演の中でも実際の分析事例をもとに解説しました。AIとID-POS分析、まだまだ、はじまったばかりといえ、これを機会に、さらに研鑽を積み、実践への適用を積極的に進めてゆきたいと思います。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW #AI 

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November 25, 2019 |

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