Web系企業での一人目の機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要なスキルと経験して思ったこと - Qiita
０、はじめに マッチングアプリで機械学習エンジニアをやっているはやとと言います。今回は「Web系企業での一人目の機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要なもの、やって感じたこと」について書いていこうと思います。 「Web系企業で機械学習エンジニアやってみたい！」「組織としてデータ分析や機械学習をやり始めたいけど何からやったらいいかわからない！」という方も多くいるでしょう。 Web系企業での機械学習エンジニア・データサイエンティストの動きはメルカリのブログとか本でよく見ます。しかし、まだ規模があまり大きくない会社における機械学習エンジニア・データサイエンティストの記事や本は一切見当たらず、また、立ち上げ（そんな大げさな言葉を使っていいのか分かりませんがw）の話が書いてあるものは見たことがないです。そのため、もしかしたら日本で初めての記事になるのではないかなと考えてワクワクしながら書い
異常検知プロジェクトを取り巻くtips - Qiita
はじめに 最近、異常検知に関する案件に関わって、結構苦労しました。 その理由の一つとして、異常検知の手法については一部本がでているもののそこまで多くはなく、また、異常検知プロジェクトの進め方という意味では情報があまり見つけられなかったというのがあります。 そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。 自分が関わった案件は、設備のセンサーデータを用いた異常検知だったため、その内容に偏っていますが、全体の流れや考え方としてはあまりドメインや異常検知によらないものと思います。 なお、個別の異常検知のアルゴリズムについては話しません。 また、読者の対象しては、異常検知に興味がある人、機械学習プロジェクトに興味がある人を想定しています。 異常検知を取り巻くコミュニケーション 前提として、「異常検知」という言葉でイメージするものは人によって違います。関係者
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