著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
今日、デジタルテクノロジーは企業ビジネスの情報インフラとなり、情報収集、情報処理、保管、分析などはすべてデジタルプラットフォームに基づく必要があります。企業がデジタル トランスフォーメーションを導入するための最も重要なステップは、インテリジェンスをデジタル エコシステムの一部にすることです。企業はデジタル プラットフォーム上でインテリジェンスを本当に実現できるでしょうか? この記事では、「データサイエンス手法を使用してエンタープライズデータインテリジェンスを実現する方法」という観点からこの質問に答えていきます。
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 データサイエンス、機械学習、人工知能、コンピュータビジョン
まず、「データサイエンス」とは何かを明確にする必要があります。データ サイエンスの定義は、一言で要約できます。複雑で多様なデータの詳細なマイニング、統合、アプリケーション、処理、要約を通じて、貴重な知識と理解を得ることができます。言い換えれば、データ サイエンスとは、コンピューター サイエンス、統計、数学、論理、電気工学、生物工学、およびその他の知識と方法を使用して、データを処理、分析、予測して観察可能な結果を形成することを指します。
たとえば、販売データに基づいて顧客の購買習慣を分析する場合、このプロセスを「データ サイエンス」と呼ぶことができます。このプロセスには、データ マイニング、データ モデリング、統計分析など、多くの関連テクノロジーが含まれます。
同様に、「機械学習」と「人工知能」という2つの概念があります。
「機械学習」とは、コンピューターが自ら学習して動作を改善し、新しい環境でも予測や意思決定ができるようにするプログラミング手法です。通常、教師あり学習と教師なし学習の 2 つのカテゴリに分類されます。
「人工知能」は英国の心理学者アラン・チューリングによって提唱された概念であり、増大する人間の計算タスクを機械に解決する能力を与えることを目的として、機械を知能化する方法を研究する学問です。現在、人工知能に関する研究は非常に成熟しており、主にコンピュータービジョンと言語理解の 2 つの方向に分かれています。
"コンピュータビジョン"