Blogデータ分析や日常に関するブログ2018-12-02Slackを通じて正解ラベルデータを集める分析の精度を高めるために、正解ラベルを集めるコストはなんだかんだ大きいです。ある話ですと、がんばってラベル付けしたデータから学習したモデルをデプロイし、日々送られてくるデータのラベルを推論します。異常が検知されました」など)サービスを考えます。そのSlackの通知をラベル付けを担当する人が見て、「うーん、これは誤判定だな。」とか「おお、これは異常だ!すぐにエスカレしなければ!!」と判断します。このとき、その判断した結果をすぐにデータ化(ラベリング)する仕組みがあると、最新データで継続的にモデルの学習を行うことができ、性能をアップデートするのに非常に役立ちます。Button付きのメッセージを投げて、ラベル付けを担当する人がボタンをクリックすることで、データ化する仕組みをPythonで作りました。github.com通知のイメージは以下のとおりです。Button付きのメッセージを通知させるボタンのクリック結果を、通知したメッセージのリプライで返す。その中で、データ化する処理も別途書けばOKこのデータ化する処理はGithubの方には書いていませんが、例えば、推論に使用したデータを保存しているデータベースのテーブルにインサートしていくとかです。Slackアプリ、まともに作ったのは初でしたが、形にできるまで楽しかったです。Twitterでお願いいたします。読んだ月別アーカイブ参加グループテクノロジーはてなブログをはじめよう!gingi99さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する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。