【Draft版公開】Machine Learning Yearning 11-12章 by stanford大学Andrew Ng教授

最終更新日:

現在、AIや機械学習界隈で最も有名なスタンフォード大学のAndrew Ng教授が、「Machine Learning Yearning」という書籍を執筆中です。2018年4月に、そのドラフト版(1-19章)が公開されました。
この投稿では、いち早く本書籍を翻訳しました。
http://www.mlyearning.org/
この本は、機械学習プロジェクトの構築方法を提供します。また、機械学習アルゴリズムを教えるのではなく、機械学習アルゴリズムが機能する方法に焦点を当てています。
本投稿は、11章、12章の翻訳になります。少しづつ翻訳していきます。
1~5章の翻訳
【Draft版公開】Machine Learning Yearning 1~5章 by stanford大学Andrew Ng教授
6章の翻訳
【Draft版公開】Machine Learning Yearning 6章 by stanford大学Andrew Ng教授
7-8章の翻訳
【Draft版公開】Machine Learning Yearning 7~8章 by stanford大学Andrew Ng教授
9-10章の翻訳
【Draft版公開】Machine Learning Yearning 9~10章 by stanford大学Andrew Ng教授
11. When to change dev/test sets and metrics(開発/テストセットや評価尺度を変更するべきはいつか)
新しいプロジェクトを開始するときには、私は開発/テストセットをすばやく選択しようと心がけています。これは、チームが目指す目標を明確にします。私は通常、初期の開発/テストセットや評価尺度を1週間以内に考え準備することを目指すように、チームに言います。めったにこれを超えることはありません。不完全なものを思いついたら、考え抜くよりもむしろすぐに動き始めた方が良いと思います。
しかし、この1週間のタイムラインは、成熟したアプリケーションには適用できません。例えば、スパム対策は成熟したディープラーニングのアプリケーションです。私は、すでに成熟したシステムに取組んでいるチームが、さらに優れた開発/テストセットを獲得するために数カ月を費やすのを見ています。
もし、あとで最初に設定した開発/テストセッ

サイト名: Qiita
2018年5月1日

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