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AIのビジネス導入を考える上で読みたい記事

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本
これからAI (機械学習や深層学習) をビジネスに導入したい、自社のデータを活用したい人にお役立ちの記事をピックアップしています。
運営しているクリエイター
武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO

#エンジニア

【シリーズ】エンジニア採用の基本の基本 -データサイエンティスト採用、AIエンジニア採用入門-

GWに結構頑張ったので、シリーズ初日初稿なのですが3本目のnote。データサイエンティストとかAIエンジニアとか、データを扱う職種についても採用の基本についてnoteに書いておきます。 初稿は以下からです。エンジニア市場全体をまとめています。 メイン画像は使いたいだけですね、すいません。マッドサイエンティスト感が変に気に入ってしまい。。 さて、エンジニア採用の中でも自分自身が最も長く携わってきたデータサイエンス関連職種について、市場を整理した上で、基本的な採用のヒントに

橋崎 良哉

Uber徹底研究 -「続き」MaaSを支えるデータサイエンス編 レコメンド-

今回も前回に引き続き、Uberが使用するデータサイエンス、特にレコメンドについて紹介していきます。 前回、ご好評いただいた以下の記事を含め、まずはこれまでの連載をまとめておきます。 ・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編- ・Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編- ■Uberがレコメンド？そもそも、Uberがするレコメンドなんてあるの？という疑問を持たれる方もいら

Tack

Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-

今回はUberが使用する高度な手法について紹介します。紹介するのは以下の5つですが、レコメンドに関しては次回に回します。今回からは少し専門的な内容になります。 ・需要予測 ・配車最適化 ・ダイナミックプライシング ・解約予測 ・レコメンド(ボリュームが多いので、次回説明) 本記事は連載4回目の投稿ですが、これまでの投稿は以下の通りです。 ・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編-

Tack