「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
ビジネス価値を生むことに責任を持つために実践している内容を『仕事ではじめる機械学習 第2版』に書きました
第2版がでました。 仕事ではじめる機械学習 第2版 オライリー・ジャパン (2021年04月) 有賀 康顕、中山 心太、西林 孝 著 電子版版/紙版両方あり 私は7章の「効果検証」と13章の「オンライン広告における機械学習」を執筆しました。12章は書き下し新章です。既に発売からは時間が経っているのでこの2つの章の裏話というか思想について解説します。 PoC貧乏という言葉があるように機械学習を用いてビジネス価値を生む施策は失敗しがちなことが知られてきました。前提として本書はその様な失敗しやすい施策をできるだけ成功に近づけるにはどうしたら良いかを広く扱っています。 ビジネス価値を定義する予測を当ててどんな価値を生みたいのかを定義しないと開発は始まりません。13章では広告配信事業者の顧客である広告主の効用を選びました。オンライン広告ではオークションによる広告枠の売買が行なわれます。広告主は財の買
Data validation for machine learning 読んだ
Breck, Eric, et al. "Data validation for machine learning." Conference on Systems and Machine Learning (SysML). https://mlsys.org/Conferences/2019/doc/2019/167.pdf . 2019. 読み手のコンテキスト現職で機械学習予測モデルをプロダクトに投入する様になって3年程経った。そうもなると開発時に想定していた訓練データの分布と現状の分布が乖離して、予測の動作不良を引き起すケースがしばしば見られる様になった。明らかな予測の不具合として目立っていなくとも性能が落ちている部分はもっとあるはずで、これに早く気づいて対応したいモチベーションがある。かつ運用専任メンバーはいないので、できるだけ運用は手を抜きたい。概要著者らはData Validat
『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
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