あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
仕事へのスタンスの差
チーム内でAさんとBさんの仲が悪い。 二人の仕事に対するスタンスが違うので揉めるのだ。 AさんとBさんは同じ仕事を半分こしてやる、という立場。 一つ例に取って説明する。 仕事内容は伝票入力。 伝票には項目が5つあり、 システム画面に入力されてる項目と紙に書いてある項目が同じであることを確認したら、 システム上で承認ボタンを押し、 紙にはシャチハタ印を押しておわり。 こんな作業がひとり一日100枚くらいある。 とにかく眠くなるらしく二人共睡魔に耐えながら仕事をしている。 紙とシステムの差異はほとんど出ないのだけど、たまに発生する。割合としては5%くらいだ。 問題はAさんとBさんの作業クオリティが違うことだ。 Aさんはとても几帳面な人で、5つの項目すべてを一文字一文字確認している。 なので不備発見率も高く、そのための修正に時間を取られ、結果残業時間がBさんより1時間くらい長い。 Bさんはわりと
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