とあるAIプロジェクトの失敗とそこから得た鬼十則 - Qiita
私自身もこういったアンチパターンに遭遇し失敗した経験がある。 冒頭にあげた鬼十則はその反省から生まれたものであるが、ここからそれぞれの項目を解説していきたい。 1. データは自ら集めるべきで、与えられるべきではない 主人公の「データがないから開発できない」の発言は間違ってはいない。しかしデータがないと嘆くのではなく、そのデータを取りに行く努力が必要である。昨年データサイエンティスト界隈で話題となった『アルキメデスの大戦』では上のいざこざでデータ（設計図）が手に入らない時、自らデータを集めて突破口を開くエピソードが綴られている5。この姿はまさに理想のデータサイエンティスト像といえるだろう。データ収集の壁は数多く挙げられるが6、その壁を乗り越える努力を怠ってはいけない。自らが安心して開発を進めるためにも、データ取りには十分に入り込んでいくべきである。 2. 目標とは、先手先手と働き掛けていくこ
失敗から学ぶ機械学習応用～Another Story～ - Qiita
はじめに 機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019 13日目の記事です。 本記事はSlideShareで公開した勉強会資料「失敗から学ぶ機械学習応用」 のあとがき的な位置づけの記事です。 おそらく機械学習の勉強法やおすすめ書籍、Kaggle参戦などの話題は他の方がまとめていると思うので、私は機械学習のプロジェクトに関わる中で得た学びを中心に書いていこうと思います。 機械学習をどう学んだか はじめに私が機械学習テーマに配属されてから勉強会発表にいたるまでの遍歴と学び、そしてお世話になった教材をざっくりと振り返ってみます。 ※明確な期間や時期は伏せますが、全体で約4、5年くらいのスパンです。 １．前任者の異動により機械学習テーマを引き継ぐ 機械学習テーマを担当していた前任者が異動し、素人だった私がそのテーマを引き継ぐことになる。
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