「Deep Learningをサービスに導入したい！」人に周囲が泣かされないために

リクルートテクノロジーズにおける検索改善施策の事例を通じて、Deep Learningをはじめとした機械学習の強みと限界を探る本連載「機械学習活用プロジェクト大解剖」。 前回は、検索改善のためのアーキテクチャ（QueryRewriter）とDeep Learningを導入する動機を紹介しました。今回は、「Deep Learningの導入のために何が必要であり、なぜQueryRewriterが開発されたのか」について解説します。 より具体的な改善事例は次回解説します。 機械学習を活用しやすくする開発・運用体制――2つのアンチパターン まず、「とにかくDeep Learningを使いたい！」というようなデータサイエンティストに周囲を泣かされないための仕組みと開発・運用体制について考えます。 新しい技術を導入する際は、何であれ慎重に進めた方がいいです。Deep Learningのような解釈可能性

[toyama0919]

"成果と直接の利害関係のない組織が良しあしの判定を行う" これっすよこれ

[Rinta]

勉強になる。