ML design: 機械学習を確かならしめる「メタ」な枠組み - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(By Gufosowa - Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=82298768) ここ最近、事あるごとに僕が色々な人たちに提案している概念として"ML design"というものがあります。これは元々"ML Ops"（DevOpsと同じように機械学習のシステム基盤などを包含する考え方）に対して「機械学習モデリングを運用する上で注意すべき点って多いよね」ということで、その注意点をまとめたものを一つの体系として扱えないかという趣旨で僕が勝手に言い出したものです。 言い方を変えると、統計分析に適したデータを集めるための実験計画法(experimental design)があるのと同じように、機械学習に適したデータの集め方やその交差検証などのやり方についてもまとめた計画法(design)が
Scalabilityを追求するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 今年も恒例の年末振り返り記事の季節になりました（笑）。なおここ数年の年末振り返り記事はこちらから。 去年まではどちらかと言うと「stats/ML分野の進歩が早過ぎてついていけない」という愚痴半分諦め半分みたいな話をしていたわけですが、ついていけなくなった結果技術的な知識という面では周回遅れになりつつあるという段になって、僕個人の中では別の課題意識が今年になって出てきたのでした。ということで、今回の記事では今年の注目トピックを振り返りながら、その課題意識についてちょっとポエムを書いてみようと思います。 自動化の潮流 チームを作るということ そしてscalabilityへ 自動化の潮流 AutoML Tablesの登場が、個人的には今年の最も大きな出来事でした。このブログでAutoML Tablesのパフォーマンスを色々試してみたのがきっかけとなって、つい
データサイエンティストや機械学習エンジニアに求められる「素質」とは何か - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 某所で時々意見交換させていただいている@maskedanlさんが、面白い記事をnoteにupなさっていたので拝読しました。細かい内容は上記のリンク先から皆さんに直接お読みいただくとして、記事中で某所で僕が放言（笑）したことへのご質問をいただいていたのでした。それは、データサイエンティストや機械学習エンジニアといったデータ分析人材に求められる「素質」について、です。 それは例えば統計学や機械学習はたまたプログラミングといった「スキル」や「素養」とも違う、言ってみれば性格的傾向とか仕事スタイルとかはたまた思想信条のような、もうちょっと属人的で曖昧なものだと思うのですが、個人的な経験からはその「素質」の有無がデータ分析職として育成した結果、ものになるかならないかを分けるように感じられています。 ということで、あくまでも個人的経験に基づく範囲でデータサイエンテ
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