minicoohei.eth
@minicoohei
AI Agent CAMP / AIブレインパートナーズ CEO
Cursor・Claude Code・ Codex AIエージェントを触りながら、非エンジニアの実践方法を開発中 ex-indeed PdM| CryptoCrystal | TokenPocket | Yoake Entertaiment
参加 January 2011
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与えるデータと評価とがなけれなならぬと
テスラのAIエンジニアさん、めちゃくちゃいいこと言ってる。
多くの人が「機械学習のプロジェクト＝モデルの学習がほとんど全部（99%）」だと思ってるが、実際は全然違う。
1. モデルの性能をちゃんとチェックする評価：50%
2. データのゴミを掃除したり整えたりするデータクリーニング：40%
3. システムに組み込む作業：8%
4. 実際にモデルを訓練する作業：わずか2%
大事なのは最初の2つ。
評価とデータ整備で「学習できる限界」が決まる。どんなにすごいモデルでも、与えられたデータの質を超えて賢くはなれない。
データが汚かったり、ラベル（正解の付け方）が曖昧だと、モデルはそれ以上のことは学べない。
だからオントロジー（データにちゃんと意味やルールを付ける作業）を毎日考える必要があるし、古いラベルも見直し続ける必要がある。
ラベルが間違ってると、モデルが根本から勘違いしたまま学習してしまうから。
要するに、モデルを強くするより、データと評価をちゃんと整える方がよっぽど大事ということ。
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