データ分析・機械学習システムの検証・開発依頼のための準備ポイントをまとめてみた | DevelopersIO

データアナリティクス事業本部の鈴木です。 私は業務でデータ分析や機械学習システムの開発のご支援をさせて頂いておりますが、その中で、こういう点に気を付けておくと、依頼側・分析者・開発者それぞれで準備がしやすいだろうなと思うポイントをまとめてみました。 はじめに この記事で準備ポイントを押さえることで、ご依頼頂いた際にプロジェクトをスムーズに立ち上げ、より良い結果をご一緒に出せるようにしたい思いがあります。 今回は以下の４つの観点をまとめてみました。 目標設定のポイント：プロジェクトを進めていく上での観点です。 データ作成のポイント：特に検証を始める際に準備しておくデータについての観点です。 データの種類について：データ作成の前提に関する観点です。 検証・運用場所について：検証や運用開始後の環境に関する観点です。 以下、各観点について説明していきます。 目標設定のポイント 1. 解決したい課題

[misshiki]

“目標設定のポイント。 データ作成のポイント。 データの種類について。 検証・運用場所についての、各観点について説明していきます。”