Paxataデータの準備 » safecointalk.org
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2017/04/24 · データ準備は、データ処理および分析ユースケースの重要な1側面である。ビジネスアナリストやデータサイエンティストは、データの分析や機械学習モデルの開発ではなく、データの収集と準備に約80%を費やしている。Kelly. 2017/05/26 · 「Paxata」は、統計やITに深い知識がない利用者でも、効果的な分析に求められるデータの準備を可能にするデータプレパレーション用の基盤である。様々なデータソースやフォーマットのデータを直感的なUI(User Interface)上に. 2019/12/13 · また企業は、AIのライフサイクル時間の50%以上を、データサイエンス業務ではなく、データの準備とデプロイにかけていることも報告されています。DataRobotのAIカタログとPaxataの統合は、AI向けデータプレパレーションという課題に真正面. 2019/03/19 · 機械学習のためのデータの準備に、時間がかかっていませんか?Paxataは、DataRobotの教師データをすばやく簡単に作成できます。 このデモでは、住宅ローンの審査結果をDataRobotで予測するための教師データをPaxata.

Paxataは「データ・プレパレーション」の課題解決を支援するプラットフォームです。Paxataを使用することで分析担当者が主体となってデータ・プレパレーションを行うことができるため、データ活用の流れが円滑に進みます。. 「Paxata(パクサタ)」 のできる事 Paxataは、現場のユーザーがほしいデータを自分で準備できる環境を提供。利用者は視覚化されたデータを見ながら、マウスのクリックだけの操作で、簡単にノンコー ディングでデータを作成できる. そこで従来どおりExcelで作業するか、自分たちでデータを準備する手法がないかを模索している時に「Paxata」を知り、導入を決めました。Paxataを採用した経緯や評価は、下記のとおりです。 <Paxataの導入を決めたポイント、評価>.

2018/12/27 · ユースケースで紹介! データ準備の速度を上げて、予測の精度を上げた事例 Paxataを導入した国内のユースケースを2つご紹介します。 1つ目の企業様では、営業部門向けに、ビジネスポテンシャルの高い顧客を自動的に. Paxataは、HadoopやSparkの分散コンピューティング、機械学習、インメモリ技術ですばやくデータを準備し、 企業のデータ活用に貢献するプラットフォームです。セミナーでは、なぜ今「データ準備/データ・プレパレーション分野」が注目され. データ・プレパレーションを直訳すると「データの準備」であり、さまざまなデータソースから大量のデータを取得し、次のデータ分析ステップのための準備を行う。ビッグデータを含むあらゆるデータに対して、迅速な準備処理を行い、アナリストや.

【2019年12月13日 ボストン】 エンタープライズAIを提供する DataRobot, Inc.(本社:マサチューセッツ州ボストン、CEO:Jeremy Achin、以下 DataRobot)は本日、セルフサービス型のデータプレパレーションソリューションのパイオニアで.

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