あなたは優れたEDAフレームワークを持っていると思っていますか？もう一度考えてみてください

「あなたのEDAフレームワークは本当に優れていますか？再考してみましょう」

優れたデータサイエンティストは、データを内外に知り尽くしています。良いモデルを構築するには、データに真に繋がる必要があります。

機械学習プロジェクトを始めて完了させることは確かに興奮します。ただし、機械学習製品を最初から最後まで完成させることは、想像以上に困難な作業です。

包括的な機械学習パイプラインの構築は、データの前処理からモデルの評価まで、ハーモニーを持って予測能力と知性を持つシステムを作り上げるような、微調整された交響曲の構築に似ています。そのためには、まずデータの理解力を磨く必要があります。

「フレームワークは成功の構造の土台を提供します。それがなければ、それはすべて肉体だけで背骨がない状態です。」

• 「アデプトは、冬ゲームでマルチモーダルを変えました」
• ChatDev ソフトウェア開発のためのコミュニケーションエージェント
• 「AIが執筆プロセスに民主化をもたらしている」

― Tim Fargo

なぜ効果的なフレームワークを持つことが重要なのでしょうか？

成功する機械学習プロジェクトを構築するためには、エラーの余地はほとんどありません。このような偉業を成し遂げるためには、すべてのボックスにチェックを入れる必要があります。効果的なフレームワークの欠如は、プロジェクトのタイムラインにギャップや損傷を生じさせ、小さなミスによる深刻な影響を招く可能性があります。

データの探索

MLプロジェクトを開始する際、多くの人々は複雑なモデルや高度なアルゴリズムの構築に情熱を注ぎます。その過程で、データ自体への重要性は軽視されがちです。

Forbesが行った調査によると、データサイエンティストは、探索的な分析や前処理を含むデータ自体に多くの時間を費やしており、アルゴリズムの構築にはわずかな時間しか割かれていません。機械学習が魔法ではないことを覚えておくことが重要です。洞察を生み出す手助けをしてくれますが、それには入力されるデータの品質に依存します。データの整合性を検証し、それがプロジェクトの用途と範囲に適していることを確認することが重要です。

探索的データ分析で注意すべきポイント

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!