AIシステム開発フロー

 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

AI技術の研究・開発、機械学習、自然言語処理、 機械学習と人工知能によるデータサイエンス。