データサイエンスを阻む6つの課題、信頼できるデータでデータサイエンスと機械学習を運用化する方法
人工知能（AI）は、いまや企業の経営幹部にとって最優先項目の1つとなっています。これに伴い、データサイエンスチームは信頼できるモデルを運用化することを求められています。しかし、実際には企業の60％がAIを拡張することやAIへの投資から実際的な価値を生み出すことに苦戦しています。AIの導入・展開の成功を決める最終的な鍵になるのは、AIモデルに供給するデータの品質です。
この電子ブックでは、高速・高精度の予測的インテリジェンスを提供することを求められているデータエンジニア、アーキテクト、データサイエンス責任者に向けて、以下の3つのポイントについて解説しています。
- データサイエンスの運用化が困難な理由および課題を克服するための戦略
- 信頼できるコンテキストにより、データサイエンスと機械学習（ML）を隔離された実験環境から全社規模で価値を発揮できる環境へと移行する方法
- AIのための統合データ基盤を構築するための実践的なステップ
