- 物理学の博士号を取得後、データサイエンスのキャリアに転身
- 複雑なモデルと洞察に魅了されるも、現在はそれらが重要ではないことを理解
- 成功するAIアプリケーションにおける最も重要な要素はデータ
- プロジェクトでの主な時間消費はデータ処理
- 基礎コースではモデル開発やニューラルネットワークの学習方法に焦点
- データ処理の重要性は軽視されがち
私の考え：データ処理はAIプロジェクトにおいて非常に重要であり、それに適切な時間とリソースを割くことが成功の鍵であると感じます。
データ処理がデータ サイエンティストにとって重要なスキルである理由 | キャロライン アーノルド | 2024 年 7 月 | Towards Data Science
ByManagetech
8月 1, 2024