機械学習エンジニアとして、欠けているものとしては、以下のようなものが挙げられます。
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ビジネスの理解：機械学習は、ビジネス上の問題を解決するためのツールです。したがって、機械学習エンジニアは、ビジネスの現状やニーズを理解し、それに応じたモデルを構築することが重要です。
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データサイエンティストとのコラボレーション：機械学習は、データサイエンティストが収集したデータを使用して行われます。したがって、機械学習エンジニアは、データサイエンティストと協力して、有用なデータを収集し、データを準備することが重要です。
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アルゴリズムの理解：機械学習では、様々なアルゴリズムが使用されます。したがって、機械学習エンジニアは、それぞれのアルゴリズムがどのように働くかを理解し、適切なアルゴリズムを選択することが重要です。
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技術的なスキル：機械学習エンジニアは、プログラミング言語やフレームワークなどの技術的なスキルを習得している必要があります。これらのスキルを使用して、モデルを構築し、デプロイすることができるようになることが重要です。
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モデルの評価：機械学習では、モデルの予測精度を評価することが重要です。したがって、機械学習エンジニアは、モデルの予測精度を測定するための方法を理解し、適切な評価方法を選択することが重要です。
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モデルの改善：モデルを構築した後も、その性能を改善するための取り組みが必要です。したがって、機械学習エンジニアは、モデルの性能を改善するための方法を理解し、適切な手法を選択して実行することが重要です。
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モデルの解釈：機械学習モデルは、人間が理解しにくいものが多いです。したがって、機械学習エンジニアは、モデルの出力を人間が理解できるようにするための方法を理解し、適切な手法を選無事が重要です。