機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察 - 株式会社ホクソエムのブログ

はじめに 株式会社ホクソエム常務取締役のタカヤナギ=サンです、データサイエンスや意思決定のプロ・経営をしています。 掲題の件、現在、某社さんと”機械学習における評価指標とビジネスの関係、および宇宙の全て”というタイトルの書籍を書いているのですが、 本記事のタイトルにあるような考え方については、論文・書籍などを数多く調査しても未だお目にかかることができず、これをいきなり書籍にしてAmazonレビューなどでフルボッコに叩かれて炎上して枕を涙で濡らすよりも、ある程度小出しにして様々な人々の意見を聞いた方が良いのではないかと思い独断で筆を取った次第です。 筋が良さそうなら論文にするのも良いと思っている。 「いや、そんなもん会社のBLOGに書くんじゃねーよ💢」という話があるかもしれないですが、ここは私の保有する会社なので何の問題もない、don't you? こういうビジネスを考えてみよう 「この人

[sakidatsumono]

最近聞いた社会学系の研究発表，会社で聞くAIの発表と区別がつかなかった

[zu2]

“ポイントとしては、 ビジネスモデル（利益計算）がデータサイエンスの教科書どおりのAUCやF値、PrecisionやRecallとはちょっとずれてくる点です。 ここが非常に重要で、”

[misshiki]

“ビジネスの利益を条件付期待値として書き下し、それを最大化するための方法が実は機械学習の評価指標と密接にリンクしていることを紹介”

[kyuns]

“して適切なビジネス施策（ここでは家賃保証契約をするかしない”

[Aobei]

モデルの評価の仕方について。