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AIシステム開発の知識と経験をもとに、4つの失敗例・課題を解説。解決策も紹介
本資料は、ディープラーニングを活用したシステム開発に関わる 4つの失敗例と課題、その解決方法について紹介した資料です。 AIの知識拡張や判定の制約について具体的に解説されているほか、 国内のAI開発環境に関する現状把握にも役立てられます。 【掲載テーマ】 ■AI導入のコストと工数 ■知識拡張に関わる制約 ■知識モデルの制約 ■日本が抱えるAI開発の課題 ※詳しくは、PDFダウンロードよりご覧ください。 お問い合わせもお気軽にどうぞ。
創薬＆診断におけるディープラーニングの世界市場：創薬、診断、法医学的介入、その他、製薬会社、バイオテクノロジー会社、委託 ...
本調査レポート（Global Deep Learning in Drug Discovery and Diagnostics Market）は、創薬＆診断におけるディープラーニングのグローバル市場の現状と今後5年間の展望について調査・分析しました。世界の創薬＆診断におけるディープラーニング市場概要、主要企業の動向（売上、販売価格、市場シェア）、セグメント別市場規模、主要地域別市場規模、流通チャネル分析などの情報を収録しています。 創薬＆診断におけるディープラーニング市場の種類別（By Type）のセグメントは、創薬、診断、法医学的介入、その他を対象にしており、用途別（By Application）のセグメントは、製薬会社、バイオテクノロジー会社、委託研究機関、医療用ITを対象にしています。地域別セグメントは、北米、アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、日本、中国、インド、韓国、東南アジア、南米、中東、アフリカなどに区分して、創薬＆診断におけるディープラーニングの市場規模を算出しました。 主要企業の創薬＆診断におけるディープラーニング市場シェア、製品・事業概要、販売実績なども掲載しています。
