はてなのMackerelが明かす、機械学習プロジェクトに潜む2つの「不確実性の山」を乗り越えるコツ

機械学習（ML）や人工知能（AI）には何となくかっこいいイメージがある。ただ「その開発はとても泥臭いもの。そして、新しい分野だけに、従来のソフトウェア開発のアプローチとは別の考え方をする方がうまくいくのではないか」――2019年8月29～31日に開催された「builderscon tokyo 2019」のセッション「われわれはいかにして機械学習プロジェクトのマネージメントをすべきか」で、はてなの粕谷大輔氏（@daiksy）が登壇。主に、サーバ管理／監視サービス「Mackerel（マカレル）」のディレクターとしてML技術の開発に携わった経験を踏まえながらML技術の開発における「不確実性」のマネジメント術を説明した。 「ソフトウェア開発のマネジメントとは、不確実性の制御である」と、粕谷氏が指摘するように、ソフトウェア開発はさまざまな不確実性をはらんでおり、予想通りに進捗（しんちょく）することは

[shunmatsu]

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[Songmu]

atmarkITで取り上げられるのすげぇ。

[minemuracoffee]

“ところが「MLプロジェクトの場合は必ずしも不確実性コーンが当てはまるとは限らない。終盤にもう一回不確実性の山がたくさんあり、ちょうど『鼓』のような形をイメージで捉えるといいかもしれない」（粕谷氏）”