「Googleによる機械学習の実応用をテーマにしたCoursera の講義は、機械学習プロジェクトに携わるなら一度は見ておいても損はない | 」
過去に執筆した記事1を見返していたら そういえば講師陣がめちゃくちゃ良いこと言ってるんだけど記事内に掲載してなかったなと思い、動画を見返すと今でも学びが多かったので、講義のスクリーンショットを見返しつつ筆をとってみた。 今見たら、日本語版の講義 How Google does Machine Learning 日本語版も公開されているので、興味の湧いた方はぜひ受講しましょう。Certificate を発行しないなら無料で受講できると思います。 講義内容の説明は、過去記事1で行っているので気になる方は御覧ください。 機械学習プロジェクトの努力の割当: 期待と現実 ML Surprise _https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning/lecture/aUjhG/ml-surprise_ Hidden Technical Debt in Machine Learning Systemsと同じ話ですね。上記の論文でよく参照される図よりも、 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems から引用 機械学習プロジェクトを KPI の定義 データ収集 インフラ構築 モデルの最適化 システムインテグレーション 上の 5 項目で分けて、棒グラフの各項目が割合と順序を示しているので更にわかりやすいですね。 機械学習のシステム面かプロジェクト面のどちらに注力しているかという話ですが、プロジェクト面まで包括して説明しているのは良いですね。 機械学習で避けるべき上位 10 個の落とし穴 The secret sauce _https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning/lecture/BdsV6/the-secret-sauce_ 講師陣が Google 内部でのインタビューを行い、機械学習プロジェクトのアンチパターンのランキング Top10 を公開してくれています。 アンチパターンの列挙ですが、肯定文と否定文が混じっているので、否定文で統一しています。 機械学習の知識と同じくらい、ソフトウェア開発とインフラストラクチャの知識・経験を要求される まだデータを収集していなかった データが既に使える状態だと仮定していた
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2022-03-23 08:01:09
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