市場テストは、モデルが有用で望ましいビジネス成果を生み出せるかを確認するうえで非常に重要です。その方法は、構造化された実験を実施することです。たとえば顧客、システム、あるいは機械を対象に、MLで故障リスクが高いと判定された製造装置に予防保全を行うと寿命や保全コストが改善するか、といった実験を行います。
ここでは、市場テストのステップを最初から最後まで正しい順序に並べ替えてください。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
機械学習は多様な業界や分野で使われています。適切に適用すれば、ビジネスを根本から改善できます。この章では、機械学習のユースケース、関与する職種、そしてそれらがデータニーズのピラミッドにどのように位置づくかを説明します。
この章では、機械学習の種類を概観します。因果モデルと予測モデルの違いを確認し、教師あり学習と教師なし学習を取り上げ、最後に教師あり学習のサブタイプである分類と回帰を理解します。
この章では、ビジネス要件のスコーピング、機械学習の機会の特定と規模感の見積もり、モデル性能の評価、そしてプロセスにおけるパフォーマンスリスクの特定という主要ステップを確認します。
この章では、機械学習プロジェクトのマネジメントにおけるベストプラクティスと避けるべき点を扱います。よくある機械学習の失敗を特定し、ビジネス側とMLチーム間のコミュニケーション管理の方法を学び、最後に機械学習モデルを本番環境へ展開するときの課題に対処します。
現在の演習
