プロクター・アンド・ギャンブルの主任統計学者ビル・マイヤーズ
機械学習、人工知能、その他の流行語がよく使われますが、これらの用語は、問題を解決する方法以外に何を意味するのでしょうか。 多くの人がそれらを自動化された問題解決方法と見なしていますが（そして自動化の場所があります）、これらの方法は、目前の問題を明確にし、答えたい質問について批判的に考えることに代わるものではありません。 プロクター・アンド・ギャンブルの主任統計学者であるビル・マイヤーズは、東南アジア初の本会議でこう述べています。統計的に言えば。
データから価値を実現するビルの豊富な経験は、彼が共有する知恵と例から明らかです。 彼は、データから値までの分析プロセスにおける機械学習のコンテキストを提供します。 彼は、機械学習手法が実験計画法を含む他の分析手法と持つ相乗効果についても語っています。 そして、彼はメンタリングとコラボレーションが果たす役割をモデル化しています。 彼は、ジョージア工科大学との共同研究へのプロクター・アンド・ギャンブルの参加の重要な構成要素であり、 2020SPAIGアワード（アカデミー、業界、および政府における統計的パートナーシップ）。
東京エレクトロンシンガポールのデータサイエンティスト、ミャオ・チェン
ビルの本会議に続いて、TELシンガポールのデータサイエンティストであるミャオチェンは、自動化がデータからの価値の抽出をスピードアップできる素晴らしい例を提供し、自動化の場所があるという私の主張を促進します。 より簡単にデータを調達し、リソースを解放し、戦略的に使用することからJMPこれらの例は、分析を自動化するためのスクリプトであり、自動化によってデータから値へのプロセスがどのように促進されるかを示しています。
どちらの講演者も、分析を活用して競争上の優位性を構築および維持する方法を理解しています。 ライブストリームは多くのタイムゾーンから多くの視聴者を魅了しましたが、オンデマンドバージョンいつでもご都合の良いときにご利用いただけます。
