機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について2016-11-21機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について機械学習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。言われ尽くされている話だとは思います。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)。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ます。主要な言語でライブラリ実装がある(パフォーマンス要件等により)最悪自前実装することになったとしても、再現が取りやすいまとめ以上のことを考慮すると、現実的に問題なさそうなのはこんなところに落ち着きそう。聞くけど、自分で試したことがあまりないものは(?)を付けています。自分が使ったことがあるor周りで使われるのをある程度聞いたことがある範囲なので、抜けがまだまだあると思います。CRF、HMM、構造化パーセプトロン(MIRA等の派生を含む。参考)中でも非線形性も扱えて大域的最適解に行ってくれるSVMは安心感がある。SVMはカーネル選択による自由度があるが、連続値ではRBFカーネル、離散値では線形カーネルや多項式カーネル(しかも次数は2くらいまで)を使うことがほとんどなので、実際のところあまりどれを使うかは困らないかなと思う。08:30機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について関連記事2017-11-13IBIS2017の聴講ログ今年で20周年のIBIS2017に仕事で聴講参加しました。NIPS-2006.id:mamorukさんによる紹介。(1)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。