データサービス
データ収集
データ収集と加工は何故必要ですか？
これをリアルタイムで処理出来るシステムを使って、AIシステムを長時間止めることなく効率的な稼働を実現します。
AIにおいて欠かせないのは、機械学習(ML)を行うための学習データを収集することです。
機械学習を行うには、まず学習データ(模範データ)の準備が必要になります。
このデータの種類が多ければ多いいほど精密な予測や解析が可能になります。
自社のデータを使って、回帰分析したり、予測したりとする結果と、これに他社のデータの一部や気象、社会的事件による心理的な要素を指数化したりしたデータを組み合わせる事によって新たな発見や発明を導く可能性が高まります。
深層学習（ディープラーニング）であればデータを増やした分だけ精度が向上していくため、できる限り多くの学習データを準備することが大切になります。
そのため、データ量は多ければ多いほど良いといえます。
データ処理もカスタマイズで差が出る
データの収集が終了した後は、そのデータを適切に処理するための機能を構築していく必要があります。それがアノテーションという作業です。
アノテーションとは、各データに意味を与えるということなのですが、
この意味の与え方によってもデータの特性が変わってゆきます。
アノテーションは、対象となるデータに多様な意味を与えるという重要な業務であり、大量のデータを分析していく上では欠かせません。
データに意味を持たせ、限りない可能性を与える
アノテーションはデータに意味を与える
AP imaginでは、機械学習（ML）と予測研究を行っています。私たちの主な活動はデータの収集であり、大量のデータをリアルタイムで処理できるようにする内部ソフトウェアを使用しています。
AP imaginは、人工知能の機械学習機能を利用して傾向を予測します。
機械学習を使用して複数の企業からのデータをニューラルネットワークに結合し、これを使用して将来の予測を行います。
精度を高めた将来を予測するためのディープラーニング（階層型ニューラルネットワークを使用）の業界初の商用利用は、現在の分析方法と比較してより正確な予測を提供します。
AP imaginを使用して会社のデータを処理することにより、ビジネスチャンスを増やすだけでなく、他社が使用できる公開分析を行うこともできます。
チームワーク
再学習
データは意味のある行為を答えに関連付ける可能性を最大限に高めるに、前例のない速度で生成されています。
新しい状況に変化した場合も機械学習モデルを継続的にその変化に適応させ、改善する必要があります。
MLOps（開発チームと運用チーム（Operations）がお互いに協調し合う）にシナジーを出し合うには、各機械学習モデルを本番環境に移行し、それらを維持および監視するためのロジック、データサイエンス、エンジニアリングのプロセスを決めておく必要があります。
その結果、MLOpsは時間を節約し、私たちのクライアントがコストを削減するのに役立ちます。
効果的なAIの導入をするには、データの品質を高めるために定期的な再学習が必要です。
MLOpsはMachineLearningOperationsの略で、MachineLearningエンジニアリングのコア機能です。MLOpsの主な利点は、効率、スケーラビリティ、およびリスクの軽減です。
APimaginでは、ビジネスの将来と、将来のチャンスが現れたときにどのようにチャンスをつかむことができるか、そしてその情報を私たちのクライアントにわかる形で提供できるかを考えています。
データ取引
ビジネスデータを買い取ります。
APimagine は、私たちのクライアントが必要とするデータを購入しております。
一度お使いになられたデータでも構いません。
ご不要、未活用なデータが御座いましたらご相談ください。
また、アテネーションによりデータのリマスター化も行っています。
お気軽にご相談ください。
