Findability Sciencesが活用する識別型AIは、ワイドデータを通じて収集された広範なデータを分析する上で重要な役割を果たします。このAIテクノロジーは、複雑なデータセット内のパターンを発見し、つながりを確立するのに優れています。これにより、企業は市場動向を正確に予測し、業務効率を高め、戦略的かつタイムリーな意思決定を行えるようになるため、より大きな成功への準備が整います。

これを実現するために、Findability Sciencesは識別型AIアプローチにいくつかの高度なアルゴリズムを採用しています。これらには、サポートベクターマシン (SVM)、ロジスティック回帰、ディープニューラルネットワーク (DNN)、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、ランダムフォレスト、勾配ブースティングマシン (GBM)、K最近傍法 (KNN)、線形判別分析 (LDA) などがあります。これらのアルゴリズムはそれぞれ、複雑なデータを処理および解釈するAIの能力に貢献し、より多くの情報に基づいた効果的なビジネス戦略につながります。

Findability Sciencesが採用している最先端のテクノロジーであるジェネレーティブAIは、高度なアルゴリズムを使用して、元のデータによく似た新しいデータを生成します。革新的で高品質なデータを生成するこのテクノロジー独自の能力は、シミュレーションモデルの強化、合成データセットの開発、顧客体験の向上などにおいて極めて重要です。ジェネレーティブAIでは、

Findability SciencesのエンタープライズAIソリューションは、技術革新の最前線に立ち、ビジネス戦略とソリューションに革命をもたらします。ジェネレーティブAIの実装において、Findability SciencesはOpenAI、Microsoft Azure、IBM WatsonX、Hugging Face、Google Bard、LangChainなどの大手テクノロジー企業の基盤モデルを活用しています。有名なソースからの高度なモデルをこのように統合することで、Findability SciencesのジェネレーティブAI機能は堅牢で用途が広く、AIテクノロジーの最先端を走っていることが保証されます。

AIソリューションを効果的に実装するには、データのプライバシー、セキュリティ、およびAIの倫理的使用を確保するための強力なガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）フレームワークが必要です。ファインダビリティ・サイエンスは、企業の AI 運用を保護する包括的な GRC フレームワークによってこれらのニーズに対応します。このフレームワークは、データへのアクセス、利用、廃棄を管理するための具体的な方針と手順を概説し、すべての活動が関連する法律や規制に準拠することを保証します。

Findability SciencesのGRCソリューションは、識別型AIに依存する製品と、IBM WatsonXの統合によって強化されています。この組み合わせにより、セキュリティーとガバナンスの側面が強化されるだけでなく、AI のベスト・プラクティスにも合致し、AI テクノロジーの責任ある効率的な使用が保証されます。