セキュリティ
運用にはセキュリティをが重要です。セキュアコンピューティングを実現し、データの保護と機械学習モデルの融合を研究
信頼性ある機械学習でビジネスDXをサポート
精度一辺倒にならない、使えるモデリングを。運用を前提にしたデータサイエンスと機械学習の両立。
Approach 1
データセットデザインとアルゴリズム探究
運用要件や今後の展開方針にそったデータセットの構築と、単なるライブラリの使い回しでないアルゴリズムデザインの探究で、”使える”機械学習・深層学習モデルを構築。精度だけではない、頑丈性、速度、セキュリティなどの運用要件を考えた全体設計につなげていきます。
Approach 2
運用を意識したモデリングと評価の改善サイクル
複数の想定アルゴリズムから実験的にモデリングと評価を実施。過程でのフィードバックをもとに、最適なデザインを設計・研究。評価指標にトレードオフがある場合の分析等、運用を想定したモデル選択を意思決定しやすいようにサポートします。
Approach 3
データサイエンスに基づいた機械学習モデル構築
データアセスメントによりデータ分析とビジネス要件とのギャップを特定した上で、データ収集スキームの確立を行う。表面上のデータ分析だけではなく、そのデータの取得背景などの検討も含めたデータサイエンスに基づき、運用・ビジネス要件にフィットする機械学習モデル構築を目指します。
EAGLYSのTrusted AIソリューションの強み
信頼性
モデルとデータのフィット最大化とロバスト性を評価を通して追求
正確性・精度
精度・正確性が要件達成に重要な場合、その評価が最も高くなるアルゴリズムの選択・設計とモデル生成を実施
本質的なデータビジネスに集中できるようにご支援します
いつでもお気軽にご相談を！
機密データのリモートアクセス、リモートAI解析、データ・AI活用
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