具体的な方針を開始するものがゴールになるとは限りません。
AIが決まっていない条件や要素に対して、エンジニアがWHY、条件など、わかっていないことがあり説明できないことがあります。
まず、理解できる状況であり、データをパラメータで機械学習したあと、実績あるデータと照らし合わせたモデルを作成します。
目標となるデータに接近させ、条件をぶつけて誤差を小さくすることまでの流れになります。
与えられた予算と時間のなかで、試行錯誤の連続となります。
・機械学習エンジニア調整範囲
・データの調整
・パラメータ調整
・AIモデルコード作成
・API
・データサイエンティスト調整範囲
・データの調整
・パラメータ調整
・AIモデルコード作成
・API
・AIフロー
・ヒアリング
・サンプルデータチェック
・期待値・評価サンプル
・デープラーニング
・AI方針
・API提供
・スケジュール・進捗・制度
・AIモデル
・データ精査
・パラメータ設定
・デザインパターン設定
・最適学習
・AIモデル探索