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デジタルトランスフォーメーション（DX）が銀行のあり方を再定義し続ける中、銀行業界は革命の真っ只中にあります。機械学習アルゴリズムは、効率性と正確性を高めると同時に、銀行に前例のないレベルの顧客インサイトを提供するために使用されています。機械学習が銀行業界をどのように変えて...

深層学習は脳の仕組み（ニューラルネットワーク）を参考にした機械学習の一手法です。深層学習のディープ(deep)は「深い」という解釈よりは、いくつもの層で構成されることを意味します。データからどれだけ多くの層を使用してデータセットを作ったかによって深さが異なります。一般に、機...

過去のターゲット（目的変数）と特徴量（説明変数）のセットを元データとして予測モデルを作成する手法です。作成された予測モデルは、特徴量をインプットすることで、ターゲット（予測値）を導き出すことができます。教師あり学習には、一つのセグメントを導き出す分類(classificat...

アルゴリズムとは、コンピュータプログラムで問題を解決するための方法、手順、コマンドの集合体を意味します。アルゴリズムはデータによる数学的、非数学的分析による推論を行います。DAVinCI LABS に搭載されているマシンラーニングアルゴリズムの数は計11個で、各アルゴリズム...

AIとは文字通り、コンピュータ等で人工的に作られた知能を意味しますが、定義は人によりまちまちであり、正確な共通した定義はありません。 一方で機械学習（Machine Learning）はAIの一部ですが、「データをコンピュータが学習し、データの背後にあるルールやパターンを見...

クラスタリングとは膨大な量のデータの中から特徴のあるグループ（群集）を探し出す分析手法です。 クラスタリング手法を利用すれば、ユーザーがすべてのデータを手作業で確認しなくてもデータの中から類似性のあるグループの平均値や特徴を素早く分析することができるため、データを分類する上...

予測モデルとは、過去のインプットデータから特定の項目の結果を予測する仕組みそのものを指します。予測モデリングとは、予測値を出力する数式を作成することを意味します。 予測モデルの活用例として、金融業において融資申込者の信用や財務情報などをインプットし、融資の返済ができるかどう...