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AIサービスの開発に求められる予測性能以外のこととは?データ粒度の詳細化を例に学ぶ
現場のAIエンジニアから学ぶ「時系列データの予測モデルの作り方」 第2回
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして試せる「時系列データの予測モデル作成」の題材を通して、4回にわたってお伝えします。第2回では、PoC(概念実証)進行中にサービス性向上のため、当初の目標スコープからの追加・変更があった場合、どのようなことが起こるのかをお伝えします。(編集部)

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連載:現場のAIエンジニアから学ぶ「時系列データの予測モデルの作り方」
AIサービスの開発に求められる予測性能以外のこととは?データ粒度の詳細化を例に学ぶ
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Article copyright © 2020 Sakamoto Masaki, Shoeisha Co., Ltd.
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