AIを成功させるためのデータライフサイクルをマスターする方法 – venturebeat.com

これらのビジネスにまだ欠けているのは、AIライフサイクルのデータを準備するためのベストプラクティスアプローチです。
AIモデルが活用される理由と方法（つまり、どのユースケースに焦点を当てるか）を理解したら、モデルを構築するためのデータを調達します。
一方、合成データは、見つけにくいデータの代わりになり、モデルトレーニングを強化できます。
これは、ラベルのない、構造化されていないデータの海を取得し、それをデータに変換して、ビジネスのユースケースにとって重要なさまざまなパターンを認識するようにモデルをトレーニングするプロセスです。
次に、準備したデータを使用してモデルをトレーニングし、モデルインフラストラクチャに適切に接続されていることを確認します。
この手順では、ラベル付きデータを使用してモデルをテストしてから、ラベルなしデータの別のセットを使用してモデルをテストし、予測が正確かどうかを確認する必要があります。