機械学習案件は本運用乗せきってからが本当の勝負、みたいなところあるので気をつけて - Qiita

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bohemian916 これが機械学習は技術的負債があっという間に貯まる、高利子クレジットカードと呼ばれる所以。ようやく理解されてきた感がある。一度は目を通しておこう http://atl.recruit-tech.co.jp/blog/2745/

2017/11/25 リンク

ydf “ブラックボックスが敬遠された。” 精度を求められる高額な案件だとブラックボックスは許されないことが多かった。なので現時点では機械学習は客寄せパンダで実際はルールベースが無難。

2017/11/25 リンク

mkataigi 機械学習に限らず、システム全般でこういうことあるよね。機械学習やAIが残念なのは、システムだと運用が当たり前に考えられてるのに、それが考えられてないことがよくあること

2017/11/25 リンク

chimerast 機械学習使うシステムを一回納品&検品して終わりっていうのはあり得ないのでは。そもそも受託で扱うべき案件ではない気が。なんとかなるのは前提条件があまり変わらない組み込みの画像認識ぐらいじゃないのかなぁ。

2017/11/25 リンク

mojimojikun 元ネタがバズった事などをトリガーにして？こういう知見が増えているの、良い

2017/11/25 リンク

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 『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』を読みました。つまづきから得られた知見の共有は貴重だと思います実際、機械学習とか最適化とか自律的なシステムの開発は、罠が多いです。研究や試作では成功していても、様々な事情により実用化できず消えていくものを沢山見てきました。そのため、本運用に乗せてユーザの受け入れも上々というところまで辿りつければ、それはそれは本当に喜ばしいことなのですが、そこから始まる試練も色々とあったりしますということで、運用後に体験したり見聞きしたことをいくつか、私も共有してみたいと思い

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techtech05212024/01/28
taka-oh2020/12/14
ihok2020/11/21
devgigantlullaby2019/06/21
StrawberryGelato2018/03/15
s_nkmc2017/12/08
zsiarre2017/12/04
tmatsuu2017/12/03
nhayato2017/12/01
nomnel2017/11/30
rydot2017/11/29
amatuka2017/11/27
woodblu2017/11/27
field_combat2017/11/27
lanius2017/11/27
masayoshinym2017/11/27
quodius2017/11/27
muddydixon2017/11/27

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