仕事ではじめる機械学習を購入したので早速読んでみた。 知ってる箇所とか結構流したとこもあるので雑なメモです。 第Ⅱ部に関しては特に読んでないとこ多いのだが、手を動かさないと意味ないしまた休日にでもやってみます。 第Ⅰ部 1章 機械学習プロジェクトのはじめ方 まずは機械学習を使わないで解決できないか考える 序盤でこの1文が出てきて信用できる本だとわかった すぐに結果がでないことが多いのでそれに投資できる/させる調整が必要そう 解くべき問題の仮設設定とMVP検証を必ずやる 成功させるには以下のメンバーが必要 ドメイン知識のあるメンバー・機械学習する人・データエンジニア・失敗を恐れない理解有る責任者 テストがしずらいので継続的にモニタリングして性能の評価をするべし 2章 機械学習で何ができる? p22のどのアルゴリズムを選ぶべきかのフローチャート図が便利 これの簡略版 分類・回帰・クラスタリング
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで3日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる (ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが
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