なぜスキムAIなのか?

80%以上のデータサイエンス・プロジェクトは、テストから本番への移行に失敗しています。私たちの使命は、機械学習を民主化するために、これらの障害を打ち砕くことです。私たちのチームは、カスタム機械学習モデルの構築、展開、保守を行い、お客様のチームがパフォーマンスを最適化できるよう支援します。

メリット

ic10

MLとAIを活用してビジネスを拡大し、効率を向上させる方法をご覧ください。

- 当社の専門家と緊密に連携し、現在の業務を改善する機会を特定します。経験豊富なデータサイエンティストのチームがある場合でも、MLの可能性を初めて知る場合でも、完全なコンサルティング評価により、自動化すべきプロセスを特定することができます。

ic11

モデルの計画、開発、トレーニング、配備は当社にお任せください。

- 必要なデータを見つける、または生成する


- 必要なリスクアセスメントの実施

- 適切なモデルを選ぶ


- モデル検証方法を定義する


- プロダクション・ロールアウト


- 更新と継続的なモデル検証

IC12

メンテナンスはSkim AIにお任せいただくか、ご自身で行う場合は弊社チームのトレーニングをお受けください。

- モデルを劣化させることなく、現在のダイナミクスを反映させるために常に最新の状態に保つ。

一般的な使用例

クック1

データの分類とタグ付け: あなたの手法に合ったセンチメント、タグ、ラベルを予測します。文章、記事、ツイートを分類するために使用している手動ラベル。


手作業によるタグ付けと分類の必要性の一部を自動化に切り替える


- メディア測定・分析、広報、ジャーナリズム、研究部門、研究者、アナリスト


- オペレーション:自動タグ付けを使用して、データをソートしたり、必要なデータをデータベースに抽出したり、可視化したり、検索可能にしたり、アラートをトリガーして問題を人間に知らせたりする。

エンティティ抽出: 消費しているメディア(ニュース、ソーシャルメディア、リサーチ)にどの機関、人物、企業、場所、日付、金額などが関与しているかを大規模に把握。多くの場合、高レベルの統計情報を収集し、大規模なデータを集計し、データの可視化を行うために使用されます。


- メディア、広報、マクロ経済リサーチ

cuc2
cuc3

センチメント分類: あなたの手法に合ったセンチメント、タグ、ラベルを予測します。文章、記事、ツイートを分類するために使用している手動ラベル。


手作業によるタグ付けと分類の必要性の一部を自動化に切り替える


- メディア測定・分析、広報、ジャーナリズム、研究部門、研究者、アナリスト

推薦モデル:類似のメディア(ウェブや独自のデータベースから)、記事、製品を数秒で検索
クック4
クック5

意味検索: お客様のメディアやニュースデータベース、学術論文データベースを自然言語で検索し、検索語に使用されたテキストと完全一致しないものの、関連性のある結果を取得します。

ja日本語