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『qiita.com』

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  • 機械学習システム 監視入門 - Qiita

    3 users

    qiita.com

    初期構築時は問題なく動作しますが、数ヶ月~数年が経つと、売れる商品、顧客の購入傾向、ものが売れる仕組みも徐々に変化していく為、前半の①②と比較し、後半の ③機械学習モデルよる予測や推定 と ④その結果を活用 は環境変化の影響を大きく受け、実用に耐えない状況となってしまいます。 つまり、ビジネス環境変化に対し静的な、(A)一般的なシステム開発での要素(①データ取得、②前処理)と共に、ビジネス環境変化に対し動的で大きく影響を受ける(B)機械学習システム特有の要素(③モデルの学習と予測、④予測結果の活用)の両者をいかに監視し、環境変化を捉えて先手で対策を打つか?が重要となります。 環境変化による影響の波及 コンセプトドリフトやデータドリフトといった環境変化が精度劣化を引き起こしますが、その環境変化はこの機械学習システムのどこに影響を及ぼすでしょうか?普通に考えると、「③学習と予測」 にのみ影響が

    • テクノロジー
    • 2024/12/02 14:23
    • 機械学習
    • 需要予測 と ゼロ過剰 - Qiita

      4 users

      qiita.com/shnchr

      ちょっと長くなりますが、、やはり「手段」ではなく「目的」が最重要ですので、 少し詳しめに確認していきましょう。 目的①:機会損失(額、回数)の最小化 一番よくあるテーマで、「在庫切れ」による「売り逃し」(機会損失)の最小化です。 お客さんがせっかく買いに来てくれたのに、在庫切れは商売人としては悲しい限りです。 「機会損失額が合計いくらか?」(損失額の最小化) 「在庫切れが何回起きたか?」(回数の最小化、CS低下の回避) とパターンがあるので、目的は入念に確認する必要があります。 目的②:ロスの最小化 食品、薬剤などの消費、使用に期限がある商材の過剰在庫はロスの原因となります。 ロスは、経済的なデメリットもあれば、フードロス等の観点でも最小化したいものです。 特に消費・使用期限がある商材の需要予測では、 目的①(機会損失)のために在庫に余裕をもたせると、目的②(ロス)が達成できず 目的②(ロ

      • テクノロジー
      • 2023/12/06 14:01
      • 考え方
      • scikit-learnとLightGBMの評価関数比較 - Qiita

        5 users

        qiita.com/shnchr

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

        • テクノロジー
        • 2020/10/31 00:43
        • 機械学習
        • low-code機械学習ライブラリ「PyCaret」でモデルを可視化してみた - Qiita

          23 users

          qiita.com/shnchr

          概要 low-codeで、機械学習ができるライブラリのPyCaretがついに、v1.0になりました。 機械学習モデルの 可視化 が便利なので、モデルの可視化 に着目し、まとめてみます。 ソースを確認すると、部分的に内部でYellowbrick@HP(Yellowbrick@qiita)を利用しているようです。 なお、QiitaでもPyCaretタグの下記で取り上げられています。 最速でPyCaretを使ってみた 機械学習を自動化するライブラリ『PyCaret』入門 やること 列挙してみると下記の通りですが、pycaretの自動化により数行で実行できます。 ①データ(クレジットカードのデフォルト)をロード ②前処理 ③モデル比較(アルゴリズム間の性能比較) ④パラメータチューニング ⑤モデルの可視化(★ここがメインなので、冒頭でここを説明★) やってみる(⑤モデルの可視化) 手順上は 1番最

          • テクノロジー
          • 2020/04/21 23:03
          • PyCaret
          • Python
          • 機械学習
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