ml-adoption-playbook

ml-adoption-playbook について

AI エージェントとソフトウェアエンジニアが、既存の非 ML コードベースに機械学習アルゴリズムを追加するためのエンドツーエンドの手法です。課題の定義、データ準備、アーキテクチャの分離、ベースラインモデルの統合を扱います。機械学習機能のないコードベースに、課題の定義からベースラインモデルまで機能を追加する場合に使用します。