AI・機械学習

お客様のデータ資産を最大限に活用するためのインフラストラクチャー、データ文化、技術環境の整備を御社と一緒に行います。そうすることで、商品やサービスの新しい市場を開拓し、リアルタイムの意思決定を改善することができる。

データ戦略とインサイト、人工知能、機械学習、そして20年以上にわたる卓越したソフトウェア・エンジニアリングの専門知識を駆使し、お客様と協力してイノベーションの機会を拡大し、リスクを発見します。

意思決定科学

私たちは機械中心の戦略を強調することで、スケーラブルな学習を見送ろうとしている。デジタル・プラットフォームの時代において、私たちはかつてないほどお客様との距離が近くなりました。多くの企業は、毎日何千、何百万という顧客と接触しているが、こうした接触は、顧客が新しいことを学ぶのを助けるようには設計されていないことが多い。賢くやれば、顧客について学ぶと同時に、企業のあらゆる指標を最適化することができる。これらは相互に排他的なものではない。むしろ、私たちには自由に使えるツールがあり、それによって新しいことを学びながら会社を向上させることができるのだ。人工知能に対する誤解のせいで、私たちはそうした機会を失っている。

我々の目標は、AIを効果的に活用するための新しい方法、特に価値ある因果関係を特定する意思決定科学の分野で、組織が理解できるようにするための強化戦略を提示することである。

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がん診断プロセスにおける異常の検出を機械学習が支援

データサイエンスとモデリング

ナッシュテックのデータサイエンス・ソリューションは、データモデリングと統計的手法を用いて特定のビジネス課題に対処します。情報の共有、解釈、意思決定を簡素化するために、私たちは同じものをレポートと視覚化のフレームワークと組み合わせています。セルフサービスは、エンドユーザーがよりコントロールできるようにするもう一つの要素である。当社のデータサイエンス・ソリューションは、データ準備、データエンリッチメント、探索的分析、モデル構築、モデル検証、さらにビジネスプロセスとの統合、レポーティング、可視化など、データライフサイクル全体をカバーします。

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AIプラットフォームの基盤

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がん診断プロセスにおける異常の検出を機械学習が支援

インテリジェント製品

私たちは、製品の創造からオペレーション、価格設定、戦略まで、あらゆるものの最適化を専門としています。 AIと機械学習は、すでにそこで行われている優れた仕事を強化しながら、企業の戦略を強化するかもしれない。

機会の特定から実現まで。
戦略、デザイン、行動科学、機械学習、データサイエンス、エンジニアリングの分野で最高の頭脳を持つ人材を採用しています。最も困難な問題を克服するためには、部門横断的な戦略が必要だと考えている。

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がん診断プロセスにおける異常の検出を機械学習が支援

MLOps

NashTechは、ML/AIプロジェクトをより簡単かつ迅速に開始し、本番環境にシームレスに拡張することを可能にします。最新の機械学習アプリケーションを、研究やアドホックなコードから堅牢でスケーラブルなプラットフォームに移行させることは、経験豊富なデータサイエンスやエンジニアリングのチームにとって、依然として重要な課題である。

NashTechは、23年にわたるML対応製品の開発で培った専門知識により、機械学習アプリケーションを管理、展開、監視するための完全なツール群により、このプロセスを簡素化します。エンタープライズ・グレードのセキュリティとクラウド・ネイティブ・サービスへの即時デプロイメントにより、機械学習アプリケーションをプロトタイプからプロダクションに移行することは常に困難でした。

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がん診断プロセスにおける異常の検出を機械学習が支援

AIのための機械学習ソリューションとは？

機械学習（ML）ソリューションは、AIの領域における革新と成長を促進する知的財産、最先端のツール、高度なソフトウェアの包括的なスイートです。

AIソリューションの主な構成要素とは？

AIソリューションの主な構成要素は、機械学習、自然言語処理、コンピューター・ビジョン、ロボット工学、エキスパート・システムである。これらのコンポーネントにより、機械は前例のないレベルの学習、理解、周囲との相互作用を達成することができる。

AIや機械学習の例を教えてください。

AIと機械学習の最も顕著な例は、Siri、カスタマーサポート用のチャットボット、エキスパートシステム、オンラインゲーム、インテリジェントなヒューマノイドロボットなどである。機械学習は、オンライン推薦システム、グーグルの検索アルゴリズム、フェイスブックの自動友達タグ付け提案などで広く使われている。 NashTechがどのようにAIプラットフォームを構築し、従来のデータサイロを横断してコンテンツを検索・分析し、Elsevier社に新たな洞察をもたらしたか、ケーススタディでご覧ください：エルゼビアのケーススタディ。

MLOpsはDevOpsとどう違うのか？

MLOpsはDevOpsとは異なり、効率的なデータ管理とモデルのバージョニングに重点を置く。 MLOpsは特に、実稼働環境におけるモデル・パフォーマンスの最適化と、ロバストなモニタリング戦略の導入に重点を置いている。さらに、自動テストやデプロイといった重要なタスクも含まれ、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのワークフロー間のシームレスな統合を保証する。

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私たちは、一連のアプリケーションを管理・維持することで、将来を見据え、イノベーションを起こすために必要な時間が奪われてしまうことを理解しています。 ITILを中心としたサービス管理とクラウドや最新のソフトウェア開発を融合させ、構築からサポート、メンテナンス、エンハンスメントまで、エンドツーエンドのアプリケーション・ジャーニーをケアします。