プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
- 14. プロジェクトの選定
- 22. 開発プロセスのマネジメント
- 29. プロジェクトの役割分担 役割 スキル • システムしてきちん動くものにする • サービス運用部門のエンジニアとの 技術的な部分の諸々の調整 データ分析者 機械学習エンジニア • ビジネス構造を把握してビジネス 課題を分析課題に落とし込める • 学術論文の参照して適切な手法を 選択できる • プロトタイプ実装・評価ができる • ROIの見積もりとプロジェクト選定 • 分析プロセスのデザイン • プロトタイプの開発 • 機械学習の基本的な知識がある プロトタイプの中身を理解できる • プロダクトレベルの実装ができる • クソコード耐性に加え仕様変更に 対する柔軟性と曖昧さ耐性がある 分析者とエンジニアを事業部から分離されたチームに 置くことで利害の不一致を防ぐ ※今回プロジェクトの役割分担であってプロジェクトごとに流動性を持つ
- 38. FIN