Azure の Spatial Analysis を使ってみた

Azure computer visionの新サービス、Spatial Analysisを使って空間分析を実施した結果をまとめました

Azure Form Recognizer v3.0で申請書（日本語手書き有り）の項目読み取りモデルを作ってみた

2022年2月にAzure Form Recognizerのv3.0のパブリックプレビュー版が公開され、操作性や機能が大幅に向上しました。このコラムではAzure Form Recognizer v3.0の技術検証結果を紹介します。

jupyter notebookをGitで管理可能に！Jupytextの使用方法を紹介

jupyter notebookでGit上で管理していると起こってしまうコンフリクトの問題をJupytext使って解決する方法を紹介します。

Kaggleコンペの始め方

Kaggleのデータサイエンスコンペに挑戦したい方に向けて、Kaggleの始め方をAITCのKaggle masterが解説します。

【手書き文字認識】Azure-AI-OCRの進化がすごい！

精度がさらに向上した最新バージョンのAzure AI OCRの性能を、実際に手書きの帳票で文字認識することによって検証しました。

需要予測はAIで行う時代へ（後編）

属人化したカンコツ需要予測から脱却し、AIモデルによるデータドリブンな意思決定を実現するには？

需要予測はAIで行う時代へ（中編）

業界、業務要件によって短期予測と中長期予測に分類される需要予測、AIを活用した需要予測が特に有効なものは？

需要予測はAIで行う時代へ（前編）

脱カン・コツ・ドキョウ！需要予測業務は、AIモデルを利用して、データドリブンに関係者間で意志決定を。

ただのその場しのぎ？データセントリックの視点から欠損データを紐解く。

欠損値処理の前に知ってほしい考え方を、データセントリックの視点からご紹介します。

業務適応の前に知ってほしい！AI の評価基準のこと

目的にあった AI モデルを構築するためにAI の評価指標を使い分ける方法をご紹介します。

Kaggle人生を振り返って

Kaggle Masterによるこれまでに参加したデータ分析コンペの振り返り

spaCyとGiNZAを使った日本語自然言語処理

spaCyとGiNZAを使った自然言語処理の手順をサンプルコードも交えてわかりやすく解説

予測の不確かさを利用したAIモデルの信頼性の定量化

教師なし異常検知を題材に、予測の不確かさを利用したAIモデルの信頼性の定量化方法を解説

AIのビジネス活用を進めて行くために、あるべき仕組みとは？

AI等の先進テクノロジーを活用するために"企業が持つべき仕組み"について、"DataOps"や"MLOps"といったキーワードと共にご紹介！

データドリブンにビジネスを推進！AIを用いたデータ利活用はどう進めて行けばいいのか？(続)

ビジネスへのAI/データ活用を推進するための、AI戦略策定メソドロジ：AusIcal／オーシカルを紹介

深層学習による自然言語処理

自然言語処理分野において、使用されるアプローチの進化及び最新の技術トレンドを紹介しています。

データドリブンにビジネスを推進！AIを用いたデータ利活用はどう進めて行けばいいのか？

「データの利活用を推進せよ」と言われているが、どう進めていけば良いかご検討されている方にポイントを紹介

日本におけるAI活用と注目トピック

AI・機械学習の最前線で起こっているリアルな現状と今後の展望をOptApf開発チームリーダーが、これからMLエンジニアとなる学生に向けてスライドにまとめました

AIシステムのUIとしてチャットボット活用するメリットとは

AIの操作手段としてチャットボットを選択することで、AIシステムの利便性を向上させることが可能になります