「施策デザインのための機械学習入門」が素晴しい内容だった
読んだので感想を書きます。「手元のデータに当てはまりの良い予測モデルを本番適用してもビジネス的に良い結果が得られない」という現場で頻発する課題に対して明快なアプローチと手順を示しており、機械学習がワークするために必要な要素がクリアになりました。 施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方 技術評論社 (2021/7/30) 齋藤 優太 (著), 安井 翔太 (著), 株式会社ホクソエム (監修) Kindle版/紙版両方あり 目次と構成 はじめに1章 機械学習実践のためのフレームワーク2章 機械学習実践のための基礎技術3章 Explicit Feedbackを用いた推薦システム構築の実践4章 Implicit Feedbackを用いた推薦システムの構築5章 因果効果を考慮したランキングシステムの構築付録A 演習問題感想著者はまず1章で機械学習の実践で
『効果検証入門』がアプリケーション開発エンジニアにとって得る物が多い本だった
読みました。アプリケーション開発エンジニア視点で読んで同僚に勧められる素晴しい内容でした。本稿はエンジニア視点のレビューになります。 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎 技術評論社 (2019/1/18) 安井 翔太 (著), 株式会社ホクソエム (監修) Kindle版/紙版両方あり 目次と構成 序 嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析 1章 セレクションバイアスとRCT 2章 介入効果を測るための回帰分析 3章 傾向スコアを用いた分析 4章 差分の差分法（DID）とCausalImpact 5章 回帰不連続デザイン（RDD） 付録 RとRStudioの基礎 終 因果推論をビジネスにするために まず効果検証とは何かという導入と共にビジネスの現場でありがちな誤りのある検証について解説があります。この誤りの原因となるセレクションバイアスと理想的な比較方法であるラ
データ分析系3daysインターンシッププログラムで伝えたかったこと
担当した3daysインターンシッププログラムが無事に終ったので、自分が何を考えていたかをまとめます。いわゆる「機械学習エンジニア」向けのインターンです。 https://voyagegroup.com/internship/adventure/ 背景 期間3日でやりたいと打診を受けた時に真っ先に思いついたのはコンペ形式のプログラムでした。しかしKaggleを筆頭に実際のビジネスで発生したデータを使ったEDAおよび機械学習予測モデルの開発ができる機会は今やいくらでもあるため、Kaggleそのままの形式では目新しさに欠ける。さらに実際の開発業務では求めた予測値を使って意思決定を自動化する所までが求められるため、予測器を作って精度を見て終りというのは片手落ちとなってしまう。よって、求めた予測値を利用して意思決定を行なうアプリケーションを実装してビジネス指標が出力として得られる部分までを範囲としま
「戦略的データサイエンス入門」がOJTの参考書として良さそうだった
配属された新人氏に勧められるか確認すべくあらためて読み直した。データサイエンスのビジネス適用という主題で様々なトピックに触れているが自分は次の3点に注目した。 ビジネス課題をどのようにデータサイエンスの手法で解決するか、どのように対応方法がわかっているサブタスクへ分解するかのアプローチ モデル評価の方法 データサイエンス組織の運用・育成 感想はサービス開発現場のソフトウェアエンジニアとしてのものです。まずは書籍の基本情報と目次。 戦略的データサイエンス入門 ―― ビジネスに活かすコンセプトとテクニック オライリー・ジャパン Foster Provost、Tom Fawcett 著、竹田 正和 監訳、古畠 敦、瀬戸山 雅人、大木 嘉人、藤野 賢祐、宗定 洋平、西谷 雅史、砂子 一徳、市川 正和、佐藤 正士 訳 O'reilly, Amazon 原著: Data Science for Bu
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」という本を出しました
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」という本を出しました。技術書典2で頒布した同人誌がベースで引き続き @chezou, @tokoroten 両氏と共著です。実務者向けの内容で対象読者は情報システム開発現場のエンジニアです。 O'Reilly Japan - 仕事ではじめる機械学習 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118215/ 私は同人誌版で「ゲームの試合結果データのマイニング」の章を書きましたが、今回はより実務的な内容として効果検証について書いています。主に仮説検定と因果効果推定です。内容はChezouさんの告知を参照していただくとして、補足とバックグラウンドを紹介します。 お前だれよ インターネット広告配信システムの配信ロジックの開発をしています。2015年まではデータを集める所から分析基盤の構築を経てBIツールの導入、バッチ処理環
Spotify社のエンジニア評価制度
Spotifyが日本に上陸しましたね。現在はアプリをインストールしてもすぐにサービスが利用できない様子、その隙に彼等の技術職評価制度についてのブログエントリを読みます。 ブログエントリは3部作になっており、技術職のキャリアパスフレームワークを作ったモチベーションに始まり、そこから得た物まで纏まっています。 印象に残った箇所 キャリアパスフレームワークをいつ作るか 会社の初期の頃にはキャリアパスフレームワークは不要である。しかし8年間、Spotifyは昇格・昇給の正式な手続きが存在しなかった。 昇格にはラインマネージャかプロダクトオーナーになるのが必要だと社員は考える様になってしまった。Spotifyにおいては、それは職種変更同然で開発者としての成長では無い。 2014年の春に "career ladder" の開発に着手した。 目標 Spotifyの文化に適合しており、社員の多様性、さまざ
アプリケーションエンジニアとサーバープロビジョニングツール
自分はサーバープロビジョニングといえば、AWS上の本番・ステージング・共有開発機もろもろインフラチームにまかせっきりだった。しかしアプリエンジニアがローカル開発環境を作る用途ならChefやPuppetよりもAnsibleがマッチしていると思った次第。 背景 自分の職場だと、インフラチームはPuppetのマニフェストでサーバーを管理している、例えばサーバーにインストールするパッケージ やApacheの設定である。しかし、そのPuppetマニフェストはアプリエンジニアのローカルの環境を構築する用途としてそのまま使えない。 インフラチーム管理下のサーバーにおいてPuppetマニフェストで管理されている部分はアプリケーションエンジニアは触れないため、変更を加えたい場合は都度依頼を出している。 共有開発サーバーとローカル個人環境 例えばApacheとfluentdとElasticsearchはインフ
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