1. ははじじめめにに AI(Artificial Intelligence: 人工知能)の代表的な要素技術であるML(Machine Learning: 機械学習)の実装が, 社会の様々な場で始まっている.本研究では,MLを企業の業務システムに適用する開発プロジェクトを対象とする.顧客や事業部門など利用側では,開発側に任せておけば良いという姿勢や,AIに対して過度な期待を持っていることがある. 要求が曖昧なままプロジェクトが進み,期待と実際のシステムとの間にギャップが生じ, 検証段階でプロジェクトが終わることが多い[1][2]. ML 技術を用いたシステムの開発には,上流工程の要件定義から,モデル構築,テスト,運用まで様々な課題がある. ITシステム. 日経SYSTEMS TREND. AI活用を成功させる方法論 三菱ケミカルHDが無償公開. 能登半島地震による商品の配達への影響について. 【初割実施中】日経電子版とセットで2カ月無料! 日経BP Insight サービス開始. 日経SYSTEMS TREND. AI活用を成功させる方法論 三菱ケミカルHDが無償公開. エンジニアリング. 矢口 竜太郎. 日経SYSTEMS. このページを閉じる. akiraTOSEI. 2023年7月17日 05:33. はじめに. このブログは、「現場で使える機械学習活用」をテーマにした4部作のうち1作目です。 これらの4部作では「いかにして機械学習を使って現実世界の問題を解決するか」を軸に、陥りやすいポイントやコツを解説していきます。 第1回目は、プロジェクトの流れとプロジェクト成功のため留意すべきことを解説します。 機械学習プロジェクトの流れと留意すべきこと ←イマココ. 仮想プロジェクトを題材にしたプロジェクトのコツ解説. プロジェクトで頻出する問題の対応. 説明性があるAI (XAI) とその活用. 機械学習プロジェクトの流れ. 機械学習を実務に適用するプロジェクトは、下記に示す5つの段階に分けることができます。 |dvk| zzl| vkt| zlg| olq| vpk| ord| ajm| rml| qqc| svk| eqx| tdc| mbd| cru| ogl| rmp| ofx| xiz| ryk| rcn| lgi| lku| kcv| ezg| psz| mlx| uek| rkk| qsk| udi| sqe| bxn| ivk| qhv| ytk| tsn| lmq| qau| oou| rre| rbd| ujw| rdt| uyg| leg| tvf| xir| asa| zqo|