10 ③前処理による改善 AI処理の効率を上げるために、データ内の必要でない情報を削除してデータ量を減らしたり、特徴を強調したり、データを加工して水増しなどをする。 ④モデルの選択 これはAIの知識がある程度必要。 ⑤分析とフィードバック 良い結果を出すための様々な手法がある。 実務において、顧客の現場で結果を出すことの難しさがある。それを克服するためには、色々な知識と経験、そして顧客とのコミュニケーションを大事にして状況・ニーズを把握するということが重要である。失敗をしながらも様々な工夫をすることで成功すれば達成感を感じることができ、自分の技術が現場で利用される満足感も得られるのである。以上
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