AIそのものを理解しただけでは、DXの実務で活用することはできません。DXの実務では、前回の第8回で解説したAIのコアとなる「予測モデル」を「機械学習システム」に実装する必要があり、そのためには多くの技術と関係者が必要です。また、その継続的な改善強化および管理・運用には、多岐にわたる知見と経験が求められます。本稿では、機械学習システムを理解するためのポイントについて、要点を絞って解説します。
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【連載9】戦略と技術を結びつける「DXの実務」
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