機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 - にほんごのれんしゅう
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが
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
例え話だけで解決に向かうのか? - 技術的負債論 - MassKaneko.Out
はじめに 以下のエントリがHOTになっています。公開4日後の現在で949はてブです。 技術的負債という(非エンジニアにとっての)隠しパラメータが生産性100倍を起こす - mizchi's blog 私は企業で Software Engineer in Test としてソフトウェアの保守性に責任を持つポジションに就いている身ですのでこのテーマに関心があるのはよいことだとは思います。技術的負債そのものについてのエントリは過去にも沢山あるようですが、mizchi さんのエントリは誤解を恐れないシンプルで断定的な書き方ですので多くの人に刺さったのでしょう。 ただ、技術的負債(technical debt)というメタファーが万人に誤解無く伝わるのかは疑問です。時間を借りているのかはピンと来ませんし、財務的負債と異なり返済の義務はありません。また、エンドユーザーに提供する価値よりも負債にフォーカスし
UI変更バトルに勝利するための方法考えた - yashiganiの英傑になるまで死ねない日記
UI変更批判バトルと複数のバージョンのウェブサービスを同時に配信することについて - hitode909の日記 を読んで，同じようなこと前から考えていて昨日ひょんなことからブレイクスルーがあったので共有します． ウェブサービス，UI変えると，改悪とか，元に戻してとか，そういう意見が出る． ウェブサービスだけじゃなくてアプリでも同じような問題抱えていて，アプリの場合はストアの評価システムみたいなのがあって，そこにこういう意見が書かれまくる． アプリの場合はウェブサービスと違って，ユーザの選択でアップデートしないとかもできるので，余計に状況が悪くて「こんなことならアプデしなけりゃよかった」とかも平気で言われる． 実際iOS 7が出たときに担当しているアプリで同じようなこと経験したことがあって，iOS 7のあたらしくなったiPhoneにいつも使っているアプリが完全に対応したら最高のユーザ体験だろ
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