データサイエンスグループ

シンボルグラウンディング問題を解いたら、

AIは意識をもてるかな

ディープラーニングが話題になっています。しかし、みなさんのビジネス課題にぴったり適用できないのではないでしょうか?原因は、利用できる教師データの収集量だったり、識別の定義だったり様々です。
最先端の手法も勿論使いますが、”枯れた技術の水平展開”という発想もまだまだ大切です。

データサイエンスグループでは、様々なバックグラウンド(統計学・離散数学・認知科学)のメンバーが、戦略分析グループ/データエンジニアリンググループとプロジェクトの中で協創します。
具体的には、以下の課題に最適な方法論をセレクトします。

主なサービス


データ分類

適用領域:セグメンテーション、画像認識(二値分類)など


データの

特徴パターンの発見

適用領域:クロスセル/アップセル、購買要因抽出 など


データの未来予測

適用領域:解約/休眠予測、キャンペーン反応予測、需要予測 など

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