AIのデータ選びを効率化

データエンジニアリングのパイプラインでは、累積稼働時間を主要な評価指標とすべきではありません。エンジニアリングの効率とモデルのスケールアップは、数値で測れるパラメーターを使って評価されるべきです。最適な資本配分戦略は、データの種類とそれらの具体的な有用性指標を比較検討することでバランスを取ります。資本効率は、データの新規性を正確に評価することで向上します。