タイプ別にMLのミスを対応付けましょう

Machine Learning チームが手法に没頭しすぎたり、サイエンスとしての面白さを優先してしまい、ビジネス上の妥当性が弱い、あるいは会社がMLモデルの出力を活用する準備ができていない、といった状況を見抜くことはとても重要です。以下にいくつかの状況を示しますので、それぞれがどのタイプのMLのミスに当てはまるかを特定してください。