機械学習プロジェクトを失敗させない6つのステップ – オンライン

機械学習プロジェクトは、重要なリスク対応や業務改善に役立つ可能性があるが、実際には成果を上げられないことが多い。つまり、運用環境に導入する以前に行き詰まり、多大な損失を出しているのだ。これは、テクノロジー自体や開発にばかり注力し、どうデプロイするのかを考えていないことに原因がある。本稿では、この状況を打破するために、ビジネスとデータの専門家に向けて、構想からデプロイまでの6ステップから成る「bizML」という枠組みを提案する。
Source: ハーバード

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