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るので説明できないのです。
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、実績あるデータと照らし合わせて、接近させる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
 ・デザインパターン設定
 ・最適学習
 ・AIモデル探索