‫準備はいいか？
‫つまり､ あることを試してみて､ うまくいかないとわかったら､
‫また別のことを試す､ さらに別のことを試す､ このループを繰り返していくのです｡
‫そうですね｡
‫しかし､ 実際にはどうなのでしょうか？
‫今回のようなプロセスがあれば､ 機械学習のプロジェクトはツールマッチングのプロジェクトになりますね｡
‫そして､ それを実現するのが､ 私たちです｡
‫このプロセスを使い､ 各ステップごとに異なるツールを学んでいきます｡
‫そうすると､ 機械学習の問題を見て､ このステップのそれぞれでどんなツールを使えばいいのかがわかるようになります｡
‫分解することができます｡
‫これはあれに使える､ これはこれに使える､ このプロセスをどんな種類の問題にも応用できる｡
‫例えば､ ある人がデータセットを持ってやってきて､ そのデータに関するインサイトを見つけるように頼まれるかもしれません｡
‫まず､ 相手の問題を定義することから始めるのが､ ステップ1です｡
‫そして､ ステップ2に進み､ データを見るのです｡
‫この部分をデータ解析といいます｡
‫ここで､ ステップ3やステップ4であるデータのさまざまな特徴を検査するのと同時に､ 問題に応じた評価指標を定義することもあります｡
‫データについてもう少し分かったら､ 見つけた特徴を使って機械学習モデルを構築し､
‫ある対象を予測することにします｡
‫さて､ これがステップ5です｡
‫さて､ 最初のモデルはかなりうまくいっていますね｡
‫緑色の小さなダニがいます｡
‫なんとか入力を並べることができましたね｡
‫良いモデルができたということですね｡
‫モデルを問題にマッチングさせ､ 良いアウトプットを出しているのですね｡
‫そこで､ 発見したことを報告することにしたわけです｡
‫そして､ 最初の報告の後､ プロジェクトマネージャーから､ より良い結果を得るためにモデルを改善できないか､
‫と尋ねられます｡
‫そこで､ いろいろと調べてみると､ 別の方法があることがわかります｡
‫これがステップ6の実験です｡
‫違う機種を試してみてはいかがでしょうか｡
‫モデル2を持って様子を見ていますが､ なかなか良い性能です｡
‫そして､ 報告したときにうまくいかず､ 「あ､ もうちょっとうまくできるかもしれない」となったら､
‫入力を少し変えて､ 求める出力を変えて､ また新しいモデルを試してみるのもいいかもしれませんね｡
‫このコースでは､ 実践的なプロジェクトを通して､ このような練習をたくさん行いますので､
‫混乱しないように｡
‫冒頭で「大きく3つのステップを踏む」と言ったのを覚えていますか？
‫1つは､ データサイエンスや機械学習のツールに合わせたフレームワークを作成すること｡
‫そして3つ目は､ 「やって覚える」ことです｡
‫さて､ ここまでの講義を経て､ 機械学習プロジェクトのモデリングセクションで使用するフレームワークを手に入れたので､
‫ステップ1をクリアしたことになります｡
‫見てください､ この美しさ｡
‫ステップ1の問題｡
‫定義する｡
‫ステップ2 データ
‫ステップ3 評価
‫ステップ4 特徴
‫ステップ5 モデリング
‫ステップ6の実験｡
‫これらはすべて､ 繰り返し行われるプロセスです｡
‫次は､ このフレームワークをさまざまなプロジェクトに適用するためのツールについて学びます｡
‫もちろん､ これらを実現するために､ 機械学習のコードを書いたり､ 自分たちでプロジェクトを作ったりと､
‫手を動かしていくことになります｡
‫また､ 必要なものがあれば､ リソースセクションで確認することを忘れないでください｡
‫そこでお話ししたことは､ すべて掲載されています｡