Data Science and AI
IBMのData ScienceとAIに関する取り組みをご紹介します
プロンプト・チューニングとは
プロンプト・チューニングは、モデルの再学習や重みの更新を行うことなく、AI基盤モデルを新しい下流タスクに適応させる効率的で低コストな方法です。 AIクリエイターのための次世代エンタープライズ・スタジオとして、watson […]
生成AIをビジネス向けに仕立てるIBMの手法
IBMでは、信頼性の高い、省エネルギーでポータブルな企業向けの生成AI基盤モデルを開発しています。これにより、企業はパブリッククラウドとプライベートクラウドの間でAIワークロードをスムーズに移動させることができます。 C […]
プロンプト・チューニングとは
プロンプト・チューニングは、モデルの再学習や重みの更新を行うことなく、AI基盤モデルを新しい下流タスクに適応させる効率的で低コストな方法です。 AIクリエイターのための次世代エンタープライズ・スタジオとして、watson […]
IBM ResearchがThink 2023で披露した技術のすべて
IBM最大のイベント「Think」が5月にフロリダ州オーランドで開催されました。この週に行われた大型の製品発表の多くは、IBMの研究所から始まったものです。 Think 2023のステージで、生成AIとwa […]
【開催レポート】SPSS Modeler春のオンラインユーザーイベント2023〜組織で必要とされるデータ活用人材像と育成〜
みなさまこんにちは。スマート・アナリティクス株式会社の武田です。 オンライン開催に切り替えてから、今回で6回目となるSPSS春のユーザーイベントが、2023年5月19日に開催され […]
SPSS Modeler の歩き方 2023 〜データ活用のためのガイドブック〜
みなさんこんにちは。IBMの京田です。 SPSS Modelerの快適な旅をお楽しみいただくためのツアーガイドを担当します！ 2023年の旅程表 本年も春と秋にユーザーイベントを実施します。加えて毎月目的別 […]
データ分析者達の教訓 #05- 現場の「心」を知ることがデータ民主化への突破口
皆さんこんにちは。IBM の西牧です。SPSSを含むデータサイエンス製品の技術を担当しています。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、データ活用を […]
データレイクハウス戦略でデータウェアハウスを最適化する理由
以前のブログで、ビジネス・インテリジェンスのための高性能データ処理で知られるデータウェアハウスは、新しいデータと進化するワークロードのためにすぐに高価になる可能性があることを指摘しました。 また、Presto などのビッ […]
データ分析者達の教訓 #04- データ分析に求められるのは予測の精度ではなく施策の成果
こんにちは！IBM でSPSSの技術を担当している西牧です。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、データ活用を進める上で忘れられない教訓をインタビ […]
データ分析者達の教訓 #03- 分析は「魔法の杖」にあらず、ビジネス主体と合意形成が肝心
皆さんこんにちは。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている坂本です。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、デ […]
データ分析者達の教訓 #02- 部分にフォーカスし成果を得てから全体にスケールせよ
皆さんこんにちは。山下研一です。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしています。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析 […]
データ分析者達の教訓 #01- 悩んだらビジネスの課題意識と目的に立ち返る
皆さんこんにちは。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている斉藤明日香です。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者 […]