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AI開発しくじり先生から学ぼう「失敗しないAI開発の秘訣となる仮説とは?」
- 26. 1. 課題/やりたいことを特定する
2. 業務や人間の勘に基づき仮説をだす
3. 必要な特徴量を定める
4. 試す分析手法を定める
5. データを分析できる形にする(前処理)
6. データサイエンスの視点で特徴量をいじる
7. モデルを構築する
8. モデルの精度を確認する
9. モデルや結果を適応する
10. 定期的にメンテナンスを行う
期待する精度が
出なかったら2〜3
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データサイエンス系のプロジェクトステップ例
- 49. 結論 → 事実 → 事象 事象 → 因果 → 結論 現実 → 事象 → 仮説
演繹法 帰納法 アブダクション
(仮説生成)
改めて論理的思考法の振り返り