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RMDS世界データサイエンス学会RMDS World Data Science Society

RMDS世界データサイエンス学会 in 2020

IM DATA Conference 2020でデータサイエンスと AI による革新的な方法を探る Data Conference with Innovative Methodsは データサイエンス・機械学習・AIにおける革新的な方法について語る 多数のデータサイエンスおよび技術分野の最も明るい業界の専門家を結集します。

IM Dataは データサイエンティスト・機械学習エンジニア・アナリスト・データサイエンスマネージャー および経営幹部レベルの意思決定者を対象とした 毎年開催される2日間のマルチトラック会議です。

最新のAI開発 およびそれらが研究の実施方法・コンピュータービジョン・ディープラーニング・ニューラルネットワーク・Tensorflow・NLPにどのように影響しているか。データ倫理・データプライバシー・ガバナンス・セキュリティなどの最重要トピックも取り上げます。

求職者と採用担当者向けに インタラクティブな就職説明会と 急成長している業界の1つで成功を収めるために調整されたコンテンツを用意しました。フォーチュン500の上位企業の講演者が最近の研究についてのユースケースを共有し 彼らのプロジェクトが技術コミュニティにどのように直接利益をもたらすかを期待してください。

イベントタイトル:IMデータ2020 ビッグデータと人工知能を備えた革新的な方法
日付:2020年11月2日〜3日
場所:カリフォルニア州パサデナのパサデナコンベンションセンター


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Innovative Methods with Data Science & AI
データサイエンスとAIによる革新的な方法
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2020年11月2日にカリフォルニア州ロサンゼルス市 パサディナにおける世界データサイエンス学会で注目のゲストスピーカーとして紹介されています。
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国際DX. データサイエンス. AI教育を考えるシンポジウム
International DX. data science. Symposium on AI Education
場所 衆議院議員議員会館国際会議場

AIの研究開発からAIプランナーへ
アレックス・リュー博士
IDPインテリジェント データプランナー/ディレクター
Global Association for Research Methods 会長
Harvard Data Science Review /データサイエンスアドバイザー

IDP創設者 アレックス・リュー博士
・オンラインおよび RMDSコミュニティディレクター in Los Angeles, CA
・Harvard Data Science Review誌 アドバイザー
・元チーフデータサイエンティスト、IBMの分析サービス
・南カリフォルニア大学で高度なデータ分析を教えたカルフォルニア大学アーバイン校
・M.S.博士号スタンフォード大学出身
データソリューション、顧客、資金調達の経験
・ロサンゼルスとその先にデータサイエンスコミュニティを構築しました。
・ロサンゼルス市向けの "COVID19" リスクマップの開発
・ロサンゼルス市向けの需要予想モデル構築のガイド
・ロンドンのロイズ銀行向けの不正検出方法を開発
・Farmers Insurance(米国)の予想モデルを開発しました。
・サウジアラビアのサウジアラムコの予想モデルを開発
・NASA JPL の機械学習手法を開発
・ZestFinance のクレジットストアを作成し資金調達を支援しました。
・インテリジェントデータおよび AIプランナーの開発
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AIプランナーのこれからの時代
アレックス・リュー博士
IDPインテリジェント データプランナー/ディレクター
Harvard Data Science Review /データサイエンスアドバイザー

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新しいパラダイムでしかし、古い問題が発生しましたより多くの注意

Gartnerの市場調査とMITのレポートによると、データサイエンスとAIプロジェクトの70%以上が成果を上げていません。

データサイエンスプロジェクトの87%は、実稼動階段にすら進めていません。
ベンチャービートとガートナーは述べました。
「2022年までにビジネスに役立つ分析的洞察はわずか20%です。」
結果

失敗の理由の部分的なリスト

・不適切な管理または調整の欠如
・有能なデータサイエンティストの不足
・適切な実践トレーニングの欠如
・十分なデータが利用されていません
・データとMLワークフローの品質が低い
・複数の方法を活用する能力の欠如

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データとAIのワークフローベース
AIかんなが来る!!!
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・アルゴリズム(および実装/プラットフォーム)そのパラメーターの選択における組み合わせ爆発とその構造
・かなりの時間と労力を必要とする長く複雑で退屈なときには巧妙なプロセス…
・そのため、データサイエンスとAIのチーム、特に都市部のチームには AIベースの計画支援が必要です


RMDS Video

RMDS Intro Video
How ai & data science is helping the pandemic Covid-19

KNIMEの取組み

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KNIME ラーニング
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RMDS
 Research Methods & Data Science
 日本情報技術協会は日本の窓口です
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RMDSとのパートナーシップ
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Packt
 分析の上での知見収集のために
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AI等による有価証券報告書等の3世界論による解釈
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KNIMEの登場によって
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KNIME はデータ処理・分析のための統合GUI基盤です
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KNIMEの登場によって
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KNIME の基本
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ノード入出力・処理・分析で 3500種類以上
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これらのノードを繋ぎワークフローを描き処理分析する
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KNIME 習得のコツ
 ノードを使いこなす
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入力ノード
 データ源からの最初のデータ取り込み
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WorldData.AI
 CSVまたはAPIでの提供  CSVの場合
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