記事へのコメント29

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    tmatsuu
    機械学習に限らず運用を考慮してないってのは現場としてはよくある話ではある

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    field_combat
    運用フェーズについて

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    muddydixon
    お、おう

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    filinion
    入力されるデータの前処理や、周囲の環境が変わるなどなどの結果、事後的におかしなことが起きる可能性がある、と。

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    RabbitBit
    技術的負債。

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    chimerast
    chimerast 機械学習使うシステムを一回納品&検品して終わりっていうのはあり得ないのでは。そもそも受託で扱うべき案件ではない気が。 なんとかなるのは前提条件があまり変わらない組み込みの画像認識ぐらいじゃないのかなぁ。

    2017/11/25 リンク

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    kisei6767
    確かに簡単に負債になるよね

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    mizchi
    最高のブラックボックス作る技術なのにブラックボックスがだめとは

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    mkataigi
    mkataigi 機械学習に限らず、システム全般でこういうことあるよね。機械学習やAIが残念なのは、システムだと運用が当たり前に考えられてるのに、それが考えられてないことがよくあること

    2017/11/25 リンク

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    toyama0919
    機械学習の運用はワークフローエンジンがキーポイントだと思う

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    Dicer
    一度導入したら、データ更新が必要ない機械学習システムだったらこんなことは起こりにくそうだが、そんなものはあるのだろうか?

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    shogo_okamoto
    機械学習の運用が凄い辛そうだぞ問題

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    santo
    技術的負債がトイチ利子レベルで溜まって行く。走り続ける体力と決意がないなら手を出してはいけない世界かと。

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    kisa12012
    Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering http://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf にも、機械学習の現場導入時の問題点が明快にまとめられている

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    wyukawa
    コストパフォーマンスちゃんと考えないとね。そうじゃないと運用コストが軽くメリットを上回りそう。

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    ydf
    ydf “ブラックボックスが敬遠された。” 精度を求められる高額な案件だとブラックボックスは許されないことが多かった。なので現時点では機械学習は客寄せパンダで実際はルールベースが無難。

    2017/11/25 リンク

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    airj12
    本運用乗せてこそ得られる知見は大変ありがたい

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    psfactory
    機械学習案件は本運用乗せきってからが本当の勝負、みたいなところあるので気をつけて - Qiita

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    cocodemi
    いろいろ切ない

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    uturi
    機械学習に限らないあるあるネタばかりだが、『常に一定数のサンプルを必要とする』ということによるトラブルは機械学習特有の問題かな。

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    BuchuntaGo
    n

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    shikiarai
    本当に運用したくない。基幹システムだけ触ってたいわ。

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    takamoriii
    “ ええと、「こんなんやってられっか」なんて、げんなりしないでくださいね べつに機械学習とか関係なく、どんなシステムであろうと障害は日々起こりうるものですし、全てに備えることはできません。”

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    bohemian916
    bohemian916 これが機械学習は技術的負債があっという間に貯まる、高利子クレジットカードと呼ばれる所以。ようやく理解されてきた感がある。一度は目を通しておこう http://atl.recruit-tech.co.jp/blog/2745/

    2017/11/25 リンク

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    gyu-tang
    まあそうだと思います

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    mojimojikun
    mojimojikun 元ネタがバズった事などをトリガーにして?こういう知見が増えているの、良い

    2017/11/25 リンク

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    rryu
    学習状況の監視みたいなのが無いと厳しい感じ。

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    lyiase
    "せつなさ炸裂~"さてはお前何かを知ってるな。最初の二つは発生すると辛いね…。自分の性じゃないのに調べないと行けなくなるし…。

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