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CAE業務におけるAI/機械学習(ML)活用

【CAE業務でのAI/機械学習活用のご紹介】 今日の設計現場においては、短期間で競争力のある製品を設計することがますます求められています。 一方、人工知能や機械学習、データサイエンスへの注目度は日に日に高まり、これらと既存のCAEデータを合わせて活用することで、プロセスを大きく変革できる可能性があります。 本ブローシャでは、CAE領域におけるAI/機械学習の活用事例をご紹介します。 1.サロゲートモデルの活用 2.メッシュ品質評価におけるAI活用 3.Altairの機械学習と最適化ツールの連携

Use Cases

スコアカードでリスクを最小限に抑え、収益機会を増やすには

貸金業者が借り手の信用力を判断するために使用される信用スコア。 貸し手はスコアカードを使用し、クレジットラインや無担保個人ローンの返済、住宅ローン等の定期的な支払い、月々のサービスや商品の支払いの可能性を判断します。 第三者機関から提供される延滞、破綻、支払評価、人口統計学的属性、当座預金の利用履歴などのデータを用いて、ローンの不履行の可能性を予測するモデルを作成し、申込者を判断することで、ローンを返済しない可能性が高いと判断された顧客を避けリスクを軽減し、ローンを返済すると予測された顧客に新しい商品やサービスを提供して収益機会を増やせるようになります。

Use Cases

機械学習でトポロジー最適化の問題を解消する中央エンジニアリングの新たなアプローチ

高剛性化や軽量化を叶える手法のひとつに、トポロジー最適化があります。トポロジー最適化は、高い強度を保ったまま軽量化できる構造をシミュレーションでき、自由な造形を可能にする3Dプリンタの普及に伴いますます需要が高まっています。 長年にわたり設計段階でトポロジー最適化を実施している中央エンジニアリングは、トポロジー最適化の2つの大きな問題を認識していました。

Customer Stories

トポロジー最適化が抱える2つの問題を機械学習で解消する革新的手法とは

機械学習をトポロジー最適化に応用している中央エンジニアリングの最前線の取り組みを、航空宇宙事業部 部長代理 兼 解析2グループ グループ長の志谷様にお話いただきました。 トポロジー最適化を進めるなかで発生する「思うような成果が出せない」「予想以上に時間がかかる」といった課題に対しメスを入れるべく、中央エンジニアリング様が取り組まれた「トポロジー最適化に機械学習を応用する」というアプローチについてのお話です。 MONOist「トポロジー最適化が抱える2つの問題を機械学習で解消する革新的手法とは」

Customer Stories

医療&ヘルスケア向けシミュレーションとデータ活用

Altairは、医療・ヘルスケア分野の製品品質や患者ケアの向上、臨床試験やコストの削減、安全な通信機能の実現など、さまざまな企業や研究機関で利用されています。

Brochures

アルテア×DTS共催ウェビナー【金融機関向け】AIが不正取引をストップ!キャッシュレス決済をより安全に

当ウェビナーでは、DTSと共催し、AI(機械学習)とルールベースエンジンを組み合わせたハイブリッド型の不正予測検知ソリューションについてデモを交えて紹介します。キャッシュレス決済の不正検知において、従来のルールベースによる画一的な対応で課題となっていた誤検知や新たな不正手口への対応を実現します。  FinTech(フィンテック)による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及などにより、金融業界をめぐる環境はここ数年で大きく変化しています。これら新サービスは利便性を高めるためセキュリティの急所である本人確認は使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織はサイバー攻撃を加速させ脅威の手法も高度化しています。従来からのルールベースのみの対策では取りこぼしや誤検知を減らすことが難しいのが実情です。また、一般社団法人全国銀行協会の「資金移動業者等との口座連携に関するガイドライン」(2020年11月発表)においても、キャッシュレス決済の不正検知モニタリング態勢高度化を求められております。 このような市場ニーズに対応するため、DTSはAltair社と提携し本ソリューションの提供を決定、開発し、販売開始に至りました。DTSは、今回Altairのソリューションをラインナップに加えることで金融機関向けに精度の高い不正検知ソリューションを提供します。 【 セミナーの内容 】 ・Altair/DTS会社紹介と強み ・提携によって高度化した不正予測検知ソリューションの特長 ・キャッシュレス決済時代におけるリスク管理と課題 ・ソリューション紹介とデモ ◆DTSグループについて DTSグループは金融や通信をはじめ、幅広い業種・業態のお客様にコンサルティングから設計、開発、基盤構築、運用までITシステムに関わるさまざまなサービスを提供しております。現在のグループ会社数は国内9社、海外6社の合計15社です。DTSは、創業以来、銀行、保険など、ビジネス全般のシステム開発・保守に長年の実績があり、お客様から高い評価をいただいております。

Webinars

データ分析ソリューション製品概要

データ準備、予測分析、見える化のデータ分析プラットフォームAltair Data Analyticsは、個々のスキルレベルにかかわらず、データを抽出、生成、活用して、確かな根拠に基づいた判断を下すことができるようデザインされ、誰でも簡単にデータ分析を始めることができます。 コードを書くことなくデータ変換と機械学習が可能で、データ分析ツールにありがちな複雑な作業を削減します。専門的なプログラミングの知識が不要なため、どの部門でもデータ活用を簡単にスタートすることができます。

Brochures

シミュレーションと機械学習の融合 Altair シミュレーション × Altair Knowledge Works

AltairのシミュレーションプラットフォームとデータアナリティクスツールAltair Knowledge Worksを組み合わせたアルテアならではの新たなソリューション

Brochures

FITウェビナー「ポストコロナの経済再開に伴う人手不足を乗り切る!米金融機関の業務効率化事例」

2021年7月21日開催のニッキン主催「FITウェビナー」にて、「ポストコロナの経済再開に伴う人手不足を乗り切る!米金融機関の業務効率化事例」をテーマに講演させていただきました。 https://fit.nikkin.co.jp/event/detail/fweb210721_02 新型コロナワクチンの普及により経済再開が急速に進む米国では、人手不足が喫緊の課題となっています。 DX先進国である北米の金融機関では、データとAIを活用して業務効率化を徹底的に進め、この危機を乗り越えようとしています。 本セミナーでは、米国金融機関の業務自動化事例を2つご紹介します。 -------------------------- ①消込業務や照合、報告書作成業務は属人化しやすく、多くの工数が割かれています。PDFや取引明細形式など異なるシステムからのデータ集計作業を自動化し、人的ミスや作業時間を削減、担当者の負担を軽減した事例をデモを交えてご紹介します。 ②新しい手口が続発し、多くの人件費が費やされている不正検知においても、ルールベースと機械学習を組み合わせ、ハイブリッド型の不正取引リアルタイム監視システムとして自動化が可能です。さらに、不正データが少ない環境でも精度の高い不正予測モデルを開発する手法も併せてご紹介します。 --------------------------

Webinars

機械学習を導入したい方必見!AutoMLによるベストな予測モデルの構築ウェビナー

DX(デジタルトランスフォーメーション)が推進される一方、データサイエンティストは人材不足で採用難が続き、社内育成は時間もコストも大きな負担となっています。 そうした中、注目されているのが「自動化された機械学習(AutoML)」です。AutoMLは、複雑な機械学習モデルの構築を全自動で行い、分析まで実行します。 プログラミング知識が不要(ノーコード)で誰でも使えると言われますが、 「本当に簡単なのか?」 「どの機械学習アルゴリズムがベストなのか?」 「結局データサイエンティストがいないと適切な分析はできないのではないか?」 などの疑問をお持ちではないでしょうか。 本ウェビナーでは、AutoMLにも対応した機械学習・予測分析ソリューションAltair Knowledge Studioを実際に使いながら、機械学習ツールの使用方法を解説します。 社内のデータ活用についてお困りごとのある方、機械学習・予測分析ツールの導入を検討されている方は、ぜひご覧ください。 【 セミナーの内容 】 ・機械学習の基礎(回帰 / クラスタリング / 決定木 / ディープラーニング) ・機械学習ツールとは?  学習精度、使い方、使えるアルゴリズム、AutoMLって何?といった  ツールの疑問や注目される理由をお話します ・機械学習の活用方法  製造、小売、金融、保険、医療ヘルスケア、エネルギーなどの  活用事例をご紹介します

Webinars

プロセス製造のためのテクノロジー活用ガイド

バルク材料を扱うプロセス産業には、医薬品、食品、化学製品、化粧品など様々なものがありますが、生産品質の均一性を維持しながら廃棄物やダウンタイムなどのコスト要因を削減することは、どの企業にとっても共通の課題です。 プロセス製造では、複数の原料の混合、コーティング、分類など様々な処理を行うため、メーカー各社にとっては個々の工程の挙動を把握することが重要です。こうしたプロセスを最適化し、生産性と収益性の向上につなげるには、シミュレーションモデリングの活用とスマート製造の導入が有効です。 このガイドでは、プロセス製造に応用できるスマート製造およびインダストリー4.0 の先進テクノロジーのほか、設計、プロセス効率、生産を加速させるシミュレーションベースのソリューションをご紹介します。

eGuide

セミナーインフォ主催FINANCE FORUM「データ分析と製造業ノウハウを活用した新ビジネスへの取り組み」

銀行法、保険業法などの改正に伴い、金融業界はIT・デジタルを活用したサービスの提供をはじめています。 新しいビジネス創出のキーポイントとなるのが、他業界のノウハウ、データ利活用、DX人材の育成です。 本セッションでは、長年の製造業におけるデジタルものづくりの経験と、データ分析のノウハウを活かした金融業界の新規ビジネス創出への取り組みをご紹介します。 ----------------------------------- アルテアエンジニアリング株式会社  データアナリティクス事業部 アカウントマネージャー 片山 健太郎

Webinars

データアナリティクスツール お客様の声

Altairのデータアナリティクスツールを活用しているお客様の声をまとめました。 Altairのデータ分析ソリューションは、個々のスキルレベルにかかわらず、スマートデータを抽出、生成、活用して、確かな根拠に基づく懸命な判断を下すことができるようデザインされており、誰でも簡単にデータ分析を始めることができます。 データ分析チームやIT部門とビジネス部門が互いに協力し、得られた知見を共有できるように設計されたツールのため、コードを書くことなくデータ変換と機械学習が可能で、データ分析ツールにありがちな複雑な作業を削減します。専門的なプログラミングの知識が不要なため、一部の人間しかデータを分析できないといったことはありません。組織内の様々なプロフェッショナルが、分析によって有用な情報を引き出せるようサポートします。 データアナリティクスツール製品概要

Testimonial

機械学習×シミュレーション

シミュレーションを活用して開発期間の短縮やコスト削減を図ることが当たり前になっている中、AIや機械学習を組み合わせて、シミュレーションから得られる膨大なデータを活用したより効率的な開発プロセスの構築も進んでいます。最先端のシミュレーションツールとデータ分析ツールを提供するAltairなら、シミュレーションデータを用いた機械学習をスムーズに導入できます。

Brochures

金融機関がいま対処すべき不正利用のリスク管理 効果的な機械学習・可視化ソリューションとは

FinTech(フィンテック)による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及など、金融業界をめぐる環境はここ数年で激変しています。新サービスの利便性を高めるため、セキュリティの肝となる本人確認は使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織は、金融機関を主要ターゲットとしてサイバー攻撃を加速させています。昨今はITの技術的発展により脅威の手法が高度化し、新たな手口の犯罪が増えているのも特長です。 この状況において、金融機関はリスク管理をどのように考え、具体的にどういった対策を取るべきでしょうか。 編集:マイナビニュース

Brochures

【講演資料】AMLコンファレンス2021「キャッシュレス決済不正利用ケースから考える 新たな不正パターンに追随する不正利用予測検知 ~機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリング~」

2021年2月22日開催のグッドウェイ主催「AMLコンファレンス2021」にて、近年のキャッシュレス決済不正を題材に当社の金融不正利用予測検知のソリューションをご紹介しました。 IT技術の進化により日々新たな不正パターンが生まれ、金融機関は即座な不正利用への対応を求められます。Altairのソリューション機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリングで、新たな不正への取り組みを強化しましょう。 こちらからは当日の資料ダウンロードができます。

Technical Document

AMLコンファレンス2021「キャッシュレス決済不正利用ケースから考える 新たな不正パターンに追随する不正利用予測検知 ~機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリング~」

2021年2月22日開催のグッドウェイ主催「AMLコンファレンス2021」にて、近年のキャッシュレス決済不正を題材に当社の金融不正利用予測検知のソリューションをご紹介しました。 IT技術の進化により日々新たな不正パターンが生まれ、金融機関は即座な不正利用への対応を求められます。Altairのソリューション機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリングで、新たな不正への取り組みを強化しましょう。

Webinars

ビジネスの成長を支えるデータサイエンスへの手引き

現代の企業はかつてないほどに膨大なデータを抱え、データサイエンスチームはそうしたテラバイトあるいはペタバイト規模のデータの海からインサイトを引き出し、実行可能なアクションへと落とし込むことが求められています。 多様な統計ツールや分析手法を用いてデータサイエンスを実践すれば、意思決定の質の向上、新たなビジネスチャンスの発見、そして確かな量的データに基づく決断といった付随的なメリットも期待できます。最新のデータサイエンスモデルでは、巨大なデータセットから迅速にアウトプットを得ることができるようになりました。しかも、リアルタイムまたはリアルタイムに限りなく近いスピードで、です。モデルのアルゴリズムは、刻々と変化する消費者の行動パターンに適応できるほどに洗練されているため、こうしたアウトプットは未来に何が起きるかを予測するうえで一助になります。市場にどのような新商品や新サービスを投入すべきか、コスト管理とリスク低減をどのように行うべきか、そうした決断をするために、データサイエンスの力が不可欠になっています。 ・なぜ今データサイエンスか ・機械学習  - Altair Knowledge Studioで機械学習を実践する  - 債権回収の傾向スコア  - 信用リスクの軽減  - 不正リスクの軽減 ・Altair Knowledge Studio

eGuide

製造業のためのデータ分析活用ガイド

近年ではセンサー価格の低下や新たなワイヤレス通信テクノロジーの登場などにより、製造業においてもデータ分析をこれまで以上に効果的に導入することが重要視されるようになりました。 データ分析を導入するためのツールを適切に揃えることができれば、以下のような製品ライフサイクルの各段階で生じる膨大な量のデータも、手を煩わせることなく収集、クレンジング、処理、可視化できるようになります。 • 製品設計、プロセス設計 • 組み立て • 材料計画 • 品質管理 • スケジューリング • 保守 • 異常検知 • 販売後の保証請求 データから真の価値を引き出せるようになれば、製造能力、スループット、品質、販売、顧客満足度、 全体効率などに直結する要因(コンポーネントの寿命、交換の基準、エネルギー効率、使用率など) を正確に予測できます。 このガイドでは、データ分析を製造業に応用するうえで解決すべき重要な課題と、課題解決のためのアプローチを最適化することのメリットをご紹介します。

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金融犯罪防止のためのデータ分析活用ガイド

金融犯罪の手口は無数に存在し、その範囲も保険、政府の補助金、小売店の返品、クレジットカードでの購入、税情報の過少申告や虚偽申告、住宅ローンや消費者ローンの申請など多岐にわたります。 不正を防ぐためのテクノロジーとビジネスプロセスには、柔軟な設計と不正防止に関わる担当者全員が理解できるシンプルさが求められるほか、新しい手口が登場するたびに一から作り直すことなく対応できる機敏さも欠かせません。 組織全体に目を光らせて不正を検知するには、全チームおよび全部門のデータを分析用のデータに含める必要があります。 不正アナリストの専門知識に加えて機械学習(ML)ベースの予測モデルからの知見があれば、証拠に基づく防止策を強化し、金融犯罪の新たな手法に迅速に対応することが可能になります。 本ガイドブックでは、機械学習(ML)とデータ可視化が、リスク評価に基づく意思決定を迅速に下す際の情報の質を高め、損失を減らすことに役立つ理由を解説します。 <目次> ・不正を検知する ・ビジネスルールの概要と不正検知における重要性 ・不正検知にディープラーニングを応用する ・高頻度取引(HFT)を用いた不正行為の検知にストリーミング分析を応用する ・Altair のソリューション

Brochures

ATM不正利用ケースから考える、金融機関における不正リスク管理態勢の強化

IT技術の発展により、金融取引のデジタル化・高度化が進む一方、それらを対象とした金融犯罪も高度化しています。不審なスプーフィング(見せ玉)、クォートスタッフィング、馴合取引などの不正行為が疑われるケースを洗い出すなど、金融機関は常時から、膨大な情報の中から金融犯罪や不正を瞬時に検知し、あらゆるリスクへ対応することが求められています。 また、背負っているリスクに基づいてトレーダーにスコアを付け、現在と過去のパフォーマンスを比較し続けるなど、リアルタイムおよびヒストリカルなデータを分析することも必要です。 Altairのデータ分析ソリューションは、すべての取引活動の可視化と不正行為防止を実現します。本ウェビナーで、ATMにおける不正使用予測検知を例に解説します。 【セミナーの内容】 ・金融機関におけるリスク管理と課題 ・ATMにおける不正使用予測検知事例のご紹介 ・Altair Knowledge Worksのご紹介

Webinars

スマートファクトリー - 機械学習でデータ活用し製造業のリスクを軽減

ものづくりの現場では、工場内のあらゆる機器をインターネットに接続することで品質や状態などの情報を「見える化」したり、情報間の因果関係を明確にするなど、効率的な経営のため、全体最適を図る多くの取り組みがなされています。 Altairの機械学習による予測分析ツールAltair Knowledge Studioは、これまで数々の工場におけるスマートファクトリー化実現をサポートしてきました。隠れた異常を特定し、製造資産の次のレベルの監視と保守のためのインサイトを提供することにより、製造現場の効率を高めるツールです。 今回は、製造現場のデータライフサイクル全体において、運用データを活用し、リスク軽減および生産性向上を実現するKnowledge Studioのソリューションをご紹介します。

Brochures

データ分析の基礎知識:機械学習の基礎とアルゴリズムと使い方ウェビナー

2020年9月18日(金)14時~15時に開催されたウェビナー「データ分析の基礎知識:機械学習の基礎とアルゴリズムと使い方」の収録動画です。 本ウェビナーでは、社内のデータ活用を進めるうえで必要な機械学習の基礎知識を解説します。また、Altairが提供する機械学習・予測分析ソリューションAltair Knowledge Studioについて、最後に少しだけご紹介します。 セミナーの内容 機械学習とは? 機械学習アルゴリズムの基礎 (回帰 / クラスタリング / 決定木 / ディープラーニング) 機械学習の活用方法

Webinars

金融機関様向け「今求められる業務効率化とは? データ可視化を活用したデータ分析」

2020年5月28日開催のニッキン主催「FITウェビナー」にてKnowledge Worksのご紹介をさせていただきました。 テーマ「今求められる業務効率化とは?データ可視化を活用したデータ分析」 金融機関をはじめとした日本企業では、テクノロジーを活用したデジタル変革(DX)による業務効率化が急務となっています。 本セミナーでは、テキストやPDFファイル等の自動データ化、高度な予測分析と機械学習、ストリーミングデータとリスクの可視化など、人的作業によるオペレーショナルリスクの軽減、データプレパレーション作業の短縮など、業務効率化を実現するソリューションをご紹介します。

Webinars

Knowledge Studio 概要1

Knowledge Studioの使い方について

Quick Start

Knowledge Studio 決定木を使った分析

決定木を利用した分析の仕方について

Quick Start

データ分析ツールKnowledge Worksご紹介ウェビナー

データ前処理、機械学習による予測分析、データ可視化の一連のデータアナリティクスソリューションをご紹介します。データ活用にお困りの方、データ分析作業の効率化にお悩みの方、データアナリティクスツールの操作感が気になる方などにおすすめです。 Altairのデータアナリティクスソリューション

Webinars

ファイナンス業務・部門向け Knowledge Works

Knowledge Worksは、膨大かつ異なる形式のデータに対応するデータプレパレーション、機械学習を用いた予測分析などが可能なデータサイエンスツール、ストリーミングデータの可視化ソリューションから構成される、迅速な意思決定のための包括的なデータアナリティクスツール群です。

Brochures

Knowledge Works 紹介ビデオ

Knowledge Worksは、膨大かつ異なる形式のデータに対応するデータプレパレーション、機械学習を用いた予測分析などが可能なデータサイエンスツール、ストリーミングデータの可視化ソリューションから構成される、迅速な意思決定のための包括的なデータアナリティクスツール群です。

Product Overview Videos

Altair Knowledge Studio - ブローシャ

Altair Knowledge Studioは、データから実用的な知見を引き出すための、データサイエンティストおよびビジネスアナリスト向けのオープンでフレキシブルな予測分析と機械学習のプラットフォームです。使いやすく、先進的な機械学習および予測分析機能を備えており、データを即座に可視化して、説得力のある分析結果を導くことができます。コードは1行も書く必要がありません。 データ分析のマーケットリーダーとして認知されているAltairのソリューションでは、データ分析プロセスに予測モデルをスピーディーかつスムーズに導入できます。操作が簡単なKnowledge Studioには、データプレパレーションとデータサイエンスのための機能があらかじめ搭載されているほか、主要なプログラミング言語との統合も可能です。Knowledge Studioなら、組織内の様々なプロフェッショナルが強力な分析機能の価値を引き出すことができるのです。 Knowledge Studioの関連ツールであるAltair Knowledge Seekerでは、データセグメンテーションおよびプロファイリングの機能によって既存の分析ソリューションを強化したり、Altairの特許取得済みの先進的な決定木機能を使い知見を獲得したりすることができます。 行数が10億を超え、列数も数千に上るような、巨大なデータセットを分析するのは容易ではありませんが、Knowledge Studio for Apache Spark™なら、扱いにくいビッグデータも、複雑なスクリプトを使うことなく処理することが可能です。

Brochures

エンジニアリングにおける機械学習

GoogleやAmazon、Facebookなどの世界有数の大企業は皆、データを収集し高度に分析する技術で市場に変革をもたらす、データ駆動型の組織です。データは「新たな石油」と呼ばれ、市場で優位に立つための原動力です。 ところが、エンジニアリング分野において、機械学習技術の活用の動きはあまり素早くありません。今後5年間で一番成長が見込まれている技術は、機械の故障を予測する予知保全です。機械学習を応用させることで、保守コストや稼働停止時間が減少するメリットがあります。 動画では、数値的手法の活用を始めたギネス社のイノベーションの紹介にはじまり、人工知能(AI)と機械学習(ML)の違い、エンジニアリング分野における機械学習モデルの作り方などを解説しています。 エンジニアリング分野における顧客事例として、実験データとシミュレーションデータを組み合わせて学習させ、数値流体力学の代わりに液体の流れを予測する事例、ロボットアームの予知保全プログラムの事例も動画の最後に紹介しています。 ご興味をお持ちの方はアルテアエンジニアリングまでお問い合わせください。

Webinars

JATC2019 シミュレーションを拡張する市民データサイエンス

Altair 小口 暁壮 昨今の企業や組織においてデータの民主化が進み、統計学や分析手法に精通したデータサイエンティストでなくとも、データを最大限に活用することが求められています。Altair Knowledge Studioを利用することで、誰もが簡単に高度な診断的分析あるいは予測・処方的分析機能を駆使することが可能になります。HyperWorksによる有限要素シミュレーションにデータ分析の手法を組み合わせることで、従来は得ることが難しかった知見を獲得する事例をご紹介します。

Conference Presentations

JATC2019 造船・船舶IoTデータ活用を推進するAltair Knowledge Works 6-02

Altair 小口 暁壮 海運・造船分野では、近年、船舶の安全運航や燃費改善、機器のメンテナンス効率化、設計フィードバックなどにおいてデータに基づく意思決定が業界課題となっています。Altair Knowledge Worksは、データサイエンスのための包括的なソフトウェアパッケージです。Knowledge Worksが備えるデータ分析、プレパレーション、可視化、ソーシャル化の各機能をご紹介するとともに、造船や船舶IoTを題材としてデータを活用してその価値を享受するためのアイデアをご紹介します。

Conference Presentations

データインテリジェンス Altair Knowledge Works

Altair はDatawatch 社を買収し、同社の保有する一連の製品をAltair Knowledge Works として提供します。Knowledge Works は、セルフサービス分析、予測分析、およびストリーミング分析をサポートし、幅広い業界に適合します。

Brochures

ATCx2018 プリポストにおけるディープラーニング画像認識の可能性

ATCx オートモーティブ Day2 | 2018年9月21日 Director of Analytics Solutions 柴田 一朗

Conference Presentations