サービスに機械学習技術(例えばSVM)を入れる際に、「この機械学習技術は本番サービスに投入しても大丈夫なものか?」を考える基準がまとまっていると人に説明するときに便利だなとふと思ったのでまとめてみました。散々言われ尽くされている話だとは思います。 前提 考慮に入る採用基準 予測精度 (コードの)メンテナンスの容易性 計算オーダー 学習時 予測時 挙動のコントロールのしやすさ/予測説明性の容易さ チューニングの必要性 その他 まとめ 前提 機械学習がプロダクトの主要な武器になる(例えば最近話題になっているGoogle翻訳におけるNMT)ものではなく、サービスにデータがまずあり、機械学習でデータを活用することにより、そのサービスを支えていくようなものを前提に考えています(例えばCGMサービスのスパム判定)。また、投稿内容は私個人の意見であり、所属組織を代表するものではありませんとお断りしておき
【2016年12月10日更新】 かるび（@karub_imalive)です。 10月1日から開催中の「大仙厓展」に行ってきました。 ここ数年、ゆるふわでかわいい禅画の決定版として仙厓（せんがい）が書籍や雑誌などで取り上げられることが増えてきました。展覧会でも、毎年、全国どこかの美術館で特集が組まれていますが、今回の「大仙厓展」は文字通りその決定版。 また、開催期間が重なってはいませんでしたが、12月10日には、仙厓をこよなく愛した出光美術館の創立者、出光佐三の生涯を描いた感動の大作映画「海賊とよばれた男」が公開されています。（レポートは下記から） 「大仙厓展」は、仙厓が生涯で残した禅画の数々を一堂に集めた素晴らしい展覧会となりました。以下、感想を書きたいと思います。 １．混雑状況と所要時間目安 ２．大仙厓展のコンセプト ３．仙厓と禅画について ４．展覧会の見どころ 4-1：かわいい禅画の決
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