機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
翻訳 - 次のアジャイルソフトウェアプロジェクトに使える10の契約
以下の文章は、Peter Stevensによる「10 Contracts for your next Agile Software Project」の日本語訳である。 Creative Commons ― 表示-非営利 3.0 Unportedの条件下で、ここに掲載する。 次のアジャイルソフトウェアプロジェクトに使える10の契約 2009/4/29 by peterstev ソフトウェアサービスの顧客であれサプライヤであれ、ソフトウェア開発プロジェクトの最初の頃というのは、口約束だけでいろんな仕事をやらなくちゃいけない。 契約書というのは、言ってしまえば、競技のルールがだらだらと書かれてあるものに過ぎない。 ルールが正しければ、顧客にとってもサプライヤにとっても、成功する確率が高まる。 ルールが間違っていれば、お互いに協力することも難しいし、進捗だって妨げてしまう。 それでは、アジャイルプ
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