人工知能（AI）モデルのトレーニングは複雑なプロセスであり、いくつかの一般的なミスを犯しやすいものです。この記事では、AIプロジェクト開発で最も犯しやすい10個のミスを列挙します。まず、データの前処理の質が重要であり、低品質なデータはモデルの誤りを招きます。次に、適切な開発モデルを選択することも重要であり、モデルの適用性と精度の評価を考慮する必要があります。さらに、モデルとビジネス指標の一致性も重要であり、技術指標とビジネス指標が一致した場合のみ、期待されるビジネス成果を実現できます。データのプライバシー保護も重要な要素です。