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機械学習やデータ分析の実務では、モデルの種類や学習アルゴリズムばかりに注目が集まりがちですが、実際には 入力として何を与えるか が結果を大きく左右します。
機械学習モデルは、学習が終わって本番環境へ配置された瞬間に完成するわけではありません。むしろ実務では、モデルを本番へ出したあとからが本当の運用の始まりになります。
データ活用の実務では、分析基盤や業務基盤を設計するときに、必ずと言ってよいほど ETL と ELT のどちらを前提にするかが問
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