吉田:初めてのディープラーニングプロジェクトには失敗がつきものです。皆さんの経験を踏まえて、陥りがちな失敗エピソードを教えてください。曽我部:精度が高く喜んでいたものの、ソースコードを確認すると評価データとテストデータが混じってしまうといったミスを昔はよくやっていましたね。ひとつありがちな失敗が、モデリングにいきなり入ってしまうことです。データの前処理が重要であることは理解しているつもりでしたが、身にしみていませんでした。何度か痛い目に遭わないと、人の話を聞いても身につかないと思います。いずれにしてもデータの形状、特徴をちゃんと学習させるためにデータをどう扱うのか、データの前処理をセオリー通りやることから始めることが大事。何が改善されているのかわかりませんからね。吉田:私も路面下空洞探査にディープラーニングを適用した際、超音波のデータを画像にする方法を採用したのですが、各画像のコントラストが違うことで分析に悩みました。専門家に聞くと、きちんとコントラストを調節しなくてはいけなかったのです。いったデータを使っていくか、しっかり議論することは非常に重要なことですが、実際に体験してみないとわからないですよね。そのためにも早く始めて、経験を積むことがいいのではないでしょうか。巣籠:ディープラーニングの実用に向けては「データ」「アルゴリズム」「ビジネスターゲット」の3つの関係が重要です。間違えがちなのが、精度の高さを追い求めてしまうこと。私が開発に携わったキュレーションサイトの「グノシー」は、当初ユーザーのSNS上の活動からその人の興味を分析して、その人が好むであろうニュースを配信していました。ユーザーが好む記事を当てる精度を90%から91%に改善することに取り組み、実際のサービスに当てはめてみると、「ニュースが単一的になってつまらない」といったフィードバックがたくさん送られてきました。ある程度外れることによって、面白い記事が得られていたということです。ビジネスターゲットが間違っていると、正三角形のバランスが崩れてしまいます。ディープラーニングで数字に踊らされてしまうのはありがちなミスでしょう。大手化学メーカー、日経BP社、ITに特化したコンテンツサービス&プロモーション会社を経て、2002年、フリーランス編集&ライターとして独立。現在はIT、キャリアというテーマを中心に活動中。趣味は読書、ドライブ、城探訪(日本の城)。学生時代、大学を休学しオーストラリアをバイクで放浪。旅の途中で撮影の面白さに惹かれ写真の道へ。卒業後、都内の商業スタジオにカメラマンとして14年間勤務。圧縮・解凍UNIX基本講座@CodeZine『CodeZine(コードジン)』の公式アカウントです。【NEW】デブスト2019デブサミ2019福岡・関西デブサミ2019夏デブスト関西デブサミ2019×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。