[機械学習] A few useful things to know about machine learning - tsubosakaの日記

タイトルの論文はCommunication of the ACM, 2012のレビュー記事 ドラフトバージョンは下のリンクから読める。 http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf 割と面白かったのでいくつか内容を紹介 概要 機械学習システムはデータから自動でタスク(スパムフィルタ、レコメンドなど)をどうやって実行するかを見出すことができます。 しかしながら機械学習システムを成功させるには教科書を読んだだけではなかなか見つけづらいお約束事とかがあって、思うようには行かないことが多い。 本文献では機械学習の研究者および実務に携わる人間が知っておくべきである事柄を12個に要約しています。 一般化が重要 機械学習のゴールは訓練データにはないデータに対しても一般化して推定ができるという点になります。単に訓練データのみ分類できればよ

[incep]

"たいていの場合データを増やせば増やすほど精度は高くなる。さらに精度が高いとされている複雑な学習機はデータが増えたときにスケールしないことが多いので、まずは単純な学習器を試してみることが必要。"試そう。

[choplin]

Hmm / "[機械学習] A few useful things to know about machine learning - tsubosakaの日記"

[turuhashi]

予測モデル実装・運用の勘所。

[nobuking]

勉強になる。なんかいまのアルゴリズム見直したほうがいいかも。

[sugimori]

機械学習やりたいな〜

[hiroyuki1983]

「Feature Engineeringが鍵になる」「素性（特徴量）を増やすと精度が悪くなる場合も」「ノーフリーランチ定理」

[kei-s]

"学習の際にデータに関する知識がいることは驚くべきことではない、機械学習は魔法ではなく、無から有を得ることはできない"

[kisa12012]

特にFeature関連の話は心の底から同意．．