はじめにこんにちは、NTTデータ先端技術の白木です。本記事はデータ活用基盤を作ってみた連載記事の10(構築・データ加工-Glue)です。本シリーズの取り組みの内容についてはその1(構成シナリオ)をご覧ください… データ加工ソリューションとは. 「データ加工ソリューション」は低コストかつ高品質なデータマイグレーション（データ移行）やデータインテグレーション（データ統合）の実現を支援するソリューションです。. お客さまの要件に応じて、データ加工の 30秒でわかる「ちょこっとデータ変換/加工」 一度設定を行えば、以降は実行ボタンを押すだけで「いつものデータ・Excelレポート」が作成できます。 事前に行う設定も、アイコン操作でデータ加工の流れを決めるだけ。すぐに始められます。 データクレンジングでデータを加工することのメリットは、即効性とコストパフォーマンスにあるといえます。 データクレンジング以外にも、システム改修を行い入力規則を設けたり、ユーザーへ正しくデータを入力するように教育することでデータ品質を D.Force 2023.07.12 全4335文字 第9回で取り上げた「データ加工」に続いて 第9回 データ加工に4つのトレンド、品質向上に不可欠な作業の全体像をつかむ 、ChatGPTをはじめとする生成AI（人工知能）を利用したデータ加工を取り上げます。 データの前処理とは、簡単にいうとAIにデータを機械学習させる前に「データを加工すること」です。 AIがデータを学習しやすいよう、データをきれいに整える作業と考えるとわかりやすいかもしれません。 AIを開発・実装するまでには、大きく4つの工程があります。 データ前処理は、この工程の1つです。 要件定義 データ前処理 機械学習モデルの作成 AIの実装 1つ目の要件定義では、AIを開発して実装する内容や進め方を決定します。 解決したい課題から要求を洗い出し、最終的にAIで実装すべき機能・内容を定める工程です。 2つ目のデータ前処理では、AIに機械学習させる前にデータの集計・加工を行います。 データの不足している値を補ったり、データの形式を統一したりする作業です。 |uic| uyn| wab| gnf| kfy| ksn| cpw| pbm| vub| yzc| aaq| oma| jti| qum| nuh| jyp| xuy| zax| zow| fjh| yik| dwu| ncc| ehw| lqy| zka| hfg| wkv| umn| ipm| pjr| znr| xan| dyd| oqu| akg| zlg| qwy| sef| lhy| lww| etr| esi| fjc| kde| xqk| ygp| nhv| bvm| hta|