Iが身近な存在となり、これまではハードルの高かった機械学習が、ビジネス部門のユーザーにも広く利用されるようになりつつある。しかし意外と知られてないのが、機械学習の予測精度を決めるのは、アルゴリズムではなく、アルゴリズムにかけるデータそのものという事実である。
実際、機械学習の現場では、ユーザーの実に90％が「事前のデータ準備が重要である」と考えていることが明らかになった。機械学習が進むほど、この「データ準備（データ・プレパレーション）」は、が非常に重要なステップになっている。
本資料では、機械学習の予測モデルの精度を上げるための効果的なデータ準備に関する10のヒントとともに、エンタープライズのデータ・プレパレーションを実現するまったく新しいツールである、アシストが提供する「Paxata（パクサタ）」について解説している。ダウンロードしてAI活用の“次のステップ”に踏み出していただきたい。
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