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AI データ収集 機械学習ディープラーニング データマイニング 実験計画策定

「AI/機械学習/データ解析のフルスタックプログラミング:企画立案から運用まで」

評価: 5.0
受講生:8

できること

AI・機械学習・データマイニング・データ解析のフルスタックAIサイエンティストがメンターをします。
1)企画立案:プロジェクトの目的、範囲、期間、予算、リソース、成果物などを明確に定義します。
2)実験計画:プロジェクトの目的に基づいて、実験の設計、方法、手順、評価基準などを決定します。
3)要求定義:プロジェクトの目的に基づいて、必要なデータ、機能、性能、品質などを明確に定義します。
4)要件定義:要求定義に基づいて、システムやソフトウェアの仕様書を作成します。
5)データ収集:必要なデータを収集し、前処理やクレンジングを行います。
6)基本設計:要件定義に基づいて、システムやソフトウェアのアーキテクチャや設計書を作成します。
7)詳細設計:基本設計に基づいて、システムやソフトウェアを内部構成を考案します。
8)プログラム実装:詳細設計に基づいて、システムやソフトウェアをプログラミングします。
9)AIモデル作成:データ解析や機械学習によってAIモデルを作成し、精度や性能を評価します。
10)運用:システムやソフトウェアを運用し、保守・改善・更新などを行います。

これらの工程は一般的なフルスタックプログラミングに共通しています。それぞれの工程で必要な技術やスキルは異なりますが、全体としては一貫したビジョンと戦略が必要です。
まで、わからない時にチャットやビデオ通話で質問していただければ、アドバイスをいたします。

メンタープロフィール

period2017_biologyAI

最終ログイン:19時間前
契約実績:26
評価: 4.9

レビュー

退会済みユーザー
★ ★ ★ ★ ★
退会済みユーザー

先日のレビューに関しまして、言葉が強すぎたことを心からお詫び申し上げます。
また、今後ともよろしくお願い申し上げます。

レビューありがとうございます。
認識のずれに関しての現状での私の推測でございます。

メンティ様ご希望の「データサイエンスの基本」が、もしかしたら「データサイエンスのコーディングの基本」の意味で、それを私が認識できなかったためかもしれません。

> 「データをどのような利用するかの目的を考えることが大切」
> 具体的に、どのように考えていけばいいかのを説明しないで、ただ言ってきます。
> それでは何の為に、メンターとしてお金を払っているかが分からなくなってしまいます。

この部分「「データをどのような利用するかの目的を考える」はデータを扱う場合の前提条件なので、ネットのデータサイエンス講座で学習済と勘違いしておりました。

そのため、コーディング工程の前段階(データ確認)を課題に含めていました。
その部分がメンティ様がこれまでに受講した「ネット講座のデータサイエンス」には含まれていなかったのかもしれません。
もしそうであれば、メンティ様の未学習範囲を課題に含めていたことになります。
認識共有が不足しており、申し訳ございませんでした。

【補足】2024/06/27
2)「メンティ様が具体的方法はネット講座で学習済みと」私が勘違いしておりましたので、適切な説明ができなかったことは認識しております。認識共有が上手くできなかった責任(落ち度)は(データサイエンスに詳しい教える立場の)私にございます。申し訳ございませんでした。

1) 課題についてよく理解できていない
私は、メンティ様が「理解できていない」と言う意味で認識いたしましたので2)に含めました。スルーしているようにお受け取りであれば、私の説明がまずかったので、重ね重ね申し訳ございません。

もし、私が「自分自身で理解できていない」という意味でございましたら、特許取得発明者の私は自分で理解できていない課題をご提案いたしません。説明不足でした。何度も繰り返しですが、申し訳ございませんでした。

もし、私が落ち度を認めていないようにお受け取りであれば、私の不徳の致すところでございます。また、感情がこもっていないようにお受け取りであれば、それも私の不徳の致すところでございます。

重ねてお詫びいたします。
EO
★ ★ ★ ★ ★
EO

ありがとうございました。

AOI_Y
★ ★ ★ ★ ★
AOI_Y

色々初心者だった部分も丁寧に教えて頂き、大変勉強になりました。
またよろしくお願いします!

こちらこそありがとうございました。
またよろしくお願いいたします。

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