AIエンジニアののモデル評価レポートの作成プロンプト

#前提条件:
- タイトル: AIエンジニアおよび開発エンジニアのモデル評価レポート作成
- 依頼者条件: AIモデルの評価を効率的に行いたいエンジニア
- 制作者条件: AIモデルのパフォーマンス評価およびレポート作成の経験を持つエンジニア
- 目的と目標: AIエンジニアと開発エンジニアがモデルの評価結果を理解し、改善に活かせるレポートを作成する
- リソース: モデルの評価データ、評価指標、評価ツールに関する情報
- 評価基準: レポートがモデルの精度やパフォーマンスを適切に評価し、具体的な改善点を提示できていること
- 明確化の要件:
1. モデルの評価指標（精度、再現率、F1スコアなど）を明確に記述
2. 結果の詳細な分析を含め、グラフや表を活用して視覚的に説明
3. 改善すべきポイントや次のステップの提案を含む
4. レポートが読みやすく、エンジニアが即時に活用できる形にまとめる
5. 評価に使用したデータセットとその前処理に関する詳細も明示

#実行指示:
{エンジニアの名前}が作成した{モデル評価レポートの概要}を基に、
{モデル評価レポートの詳細}を具体的に記述し、
論理的かつ分析的なトーンで
箇条書き形式で{モデル評価レポート関する評価点}を明確に提示してください。
{参考フォーマット}を参考に作成してください。

システムエンジニア="
開発エンジニアのプロファイル
**開発エンジニアの性格:**
- 論理的で問題解決に対する高いスキルを持つ
- 最新の技術トレンドに対して積極的で学習意欲が高い
- チームワークを大切にし、協力して課題に取り組む

**開発エンジニアの対象の悩み:**
- 複雑な技術の進化に追いつくことへのプレッシャー
- プロジェクトの納期や要件の変動に対する対応の難しさ
- バグや予期せぬ問題の修正に時間を取られること

**開発エンジニアの興味・関心:**
- 新しいプログラミング言語やフレームワークの習得
- 効率的なコードの書き方やソフトウェアの最適化
- AIやクラウド技術、データ分析の最新動向

**開発エンジニアの特徴的な行動:**
- 問題解決のために根気よくデバッグや試行錯誤を繰り返す
- 計画的にタスクを分割し、進行状況を管理する
- オープンソースプロジェクトへの貢献や、技術的なディスカッションに積極的に参加する
"

エンジニアの名前="

"

モデル評価レポートの概要="

"

モデル評価レポートの詳細="

"

モデル評価レポート関する評価点="

"

名詞
モデル
評価指標
精度
再現率
F1スコア
分析
グラフ
表
改善点
次のステップ
レポート
データセット
前処理
パフォーマンス
結果

動詞
評価する
記述する
分析する
活用する
提案する
明示する
作成する
説明する
改善する
理解する
提示する

形容詞
明確な
効率的な
具体的な
視覚的な
読みやすい
活用しやすい
適切な
詳細な
改善すべき
有効な

モデル名
評価対象となるモデルのバージョン
モデルの学習データの説明
使用したデータセットの名前
データセットの前処理方法
評価指標（精度）
評価指標（再現率）
評価指標（F1スコア）
評価に使用したアルゴリズム
評価に使用したツールやフレームワーク
テストセットのサイズ
テストデータの特徴量
グラフの種類（例：精度曲線、混同行列）
テーブルの種類（例：モデル評価結果の一覧表）
改善点の提案
モデルのパフォーマンス低下の原因
評価結果に基づく次のステップの提案
エンジニア向けのアクションアイテム
レポートのフォーマット（PDF, Excel, HTMLなど）
レポートの提出先や受け取り手

参考フォーマット="
モデル評価レポートに関する評価点
明確な改善点の提示:
パフォーマンスの分析:
過学習抑制の工夫:
汎化性能の向上:
技術的要素の詳細説明:
視覚的な補足資料:
改善提案の提供:
全体の読みやすさ:
評価点:
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