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ホワイトペーパー

機械学習は敷居が高い?使い慣れたSQLを使い、手間をかけずに大量データを分析

日本電気株式会社 2019-03-11

AI/機械学習の活用に取り組んでみると、データの準備に時間がかかったり、さまざまなツールを利用しなければならず開始までに時間がかかったりするなど、思うように進まないケースも多い。

従来のデータ処理基盤は、大量のデータをいかに高速に、容易に、柔軟に処理できるかということが重視されてきた。だが、近年は、データをいかに活用するか、すなわち、高度な分析を実現するための要素が求められている。言い換えると、大量データから機械学習のモデル作成・評価のPDCAサイクルをできる限り速く・手間をかけずに行うことが重要になってきたのだ。

本資料は、こうした市場ニーズに応えるための「分析PDCA高速化」の要件とソリューションを解説したものだ。分析のPDCAを高速にまわすポイントを紹介するとともに、使い慣れたSQLを使って機械学習に関するデータ理解/準備/クレンジングを実行できるソリューションを紹介している。これらを使うと、機械学習の敷居を下げることができる。ぜひご一読いただきたい。

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