米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」
現在、さまざまな業界において「機械学習」を活用した予測分析が活用されるようになった。しかし、質の悪いデータが取り込まれてしまうと、不正確な分析結果や固有バイアスなどの障害を生み、ビジネスにおけるインテリジェントな意思決定を妨げる原因にもなりかねない。より良質なデータを収集するために必要なこととは何か？ 本書では、米国の金融ソフトウェアプロバイダーのIntuitの機械学習への取り組み方の解説や、各界の専門家やビジネスリーダーの意見を、データ管理戦略のチェックリストと併せて紹介する。