こんにちは、エンジニアの建三です。僕は大学時代に人工知能に興味を持ち、卒業後も機械学習を勉強していました。ただイタンジに入って業務で機械学習を使ってみて思うのは、勉強でやる機械学習と実務でやる機械学習にギャップがあるなということです。 機械学習を普通どうやって勉強するかというと、まず機械学習の基礎を学び、その後色んなアルゴリズムを勉強します。その際、どのデータを使って何がゴールかというのは与えれていて、アルゴリズムの仕組みを勉強することに大半の時間を費やします。 しかし俗に言われるデータサイエンスの業務をやるとなると、他に必要なことがあります。僕の中でデータサイエンスの業務はざっくりと4ステップに分かれます。 問題定義 データの選択、収集 モデルの構築、学習 結果のアウトプット 機械学習を勉強する時は、大抵3と4だけをやることになります。しかし1と2が結構重要なので、それぞれについて触れた
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