If文から機械学習への道
2017/09/27 10:48:50
giyo381
勉強になった
2017/09/27 12:05:30
lequinharay
めちゃくちゃ分かりやすかった
2017/09/27 12:10:11
Dai_Kamijo
If文から機械学習への道 @SlideShareさんから — 上條 大 (@Dai_Kamijo) September 27, 2017 from Twitter twitter.com September 27, 2017 at 12:06PM via IFTTT
2017/09/27 13:27:27
bohemian916
基礎からビジネスまで分かりやすいスライド。小さく始めること、まず人手でやってみることは本当に重要。
2017/09/27 13:28:36
ka2nn
なるほどそういうことなのか
2017/09/27 13:40:54
nickpoet55
なんかよさそう
2017/09/27 13:47:40
psfactory
If文から機械学習への道
2017/09/27 13:57:43
macj_jp
このかたロジカルで仕事しやすそう。
2017/09/27 14:00:06
hatakazu93
技術
2017/09/27 14:24:24
shields-pikes
そういえばTwitter大喜利ハッシュタグ投稿の中から面白い投稿を選んで、読んで面白い順に自動で並べる「タグ速」を数年前に作った時には、if文の複合体と機械学習の中間みたいなやり方でやってたなー。
2017/09/27 14:30:08
ko-ya-ma
重み付けの考え方からリーンスタートアップのMVPまで
2017/09/27 14:32:02
watarux
判別率60％の機械だとハズレを9500円で売らなきゃダメじゃない？33.3個買って20個当たり判定、12個当たりで+24万 -31.54万で7万赤字の機械だろ。何言ってんだよ。内容は勉強になりました。
2017/09/27 15:53:02
sifue
本当に素晴らしい。大学数学が登場しない機械学習の説明だ。高校生への説明資料として捗ります！
2017/09/27 16:24:10
yktoda
ビジネスにおける機械学習(に限らないソフトウェア)の開発手法。素晴らしい。
2017/09/27 16:24:28
rt24
判定機を使って60%原石を買ったってことなのかな。お店からサーチ行為禁止って言われそう（クソリプ）
2017/09/27 16:31:14
thonda
26頁以降がミソ．機械学習のビジネス4つのステップ
2017/09/27 17:04:56
skyofsk3
If文
2017/09/27 17:21:48
bc_rikko
機械学習とビジネスのやさしい解説
2017/09/27 17:34:04
pukarix
わかりやすい解説
2017/09/27 18:19:55
elephantskinhead
とっかかり
2017/09/27 18:50:12
rti7743
すっごいif文と考えればその通りだな。 ただデバッグはできそうにないけど。
2017/09/27 19:18:58
ebibibi
この説明のわかりやすさは凄い。
2017/09/27 19:29:56
drapon
これは分かりやすい
2017/09/27 20:16:08
lbtmplz
私でも理解できる
2017/09/27 20:18:15
quetz
if/then/maybe
2017/09/27 20:28:02
airj12
ちゃんと分かってる人は説明が上手いなあ…
2017/09/27 20:36:12
september36
分かった
2017/09/27 21:12:31
matsui
GPUが必要な理由
2017/09/27 21:34:36
nasio7
分かりやすいって好評のため急遽メモ
2017/09/27 21:48:51
furu_ichi
天才か
2017/09/27 22:58:26
yoiIT
面白い
2017/09/27 23:18:00
kk6
わかりやすい
2017/09/27 23:24:42
strangerxxx
すごくわかりやすいんだけど、P21の答えは、例えばx1,x2,x3,x4,x6がTrueだと17/15になって条件もTrueになってしまうわけで、数学的には正しくない
2017/09/27 23:52:55
MattsX
素晴らしいスライドだ…
2017/09/28 01:43:07
kangaetemita
わかりやすい
2017/09/28 03:58:45
imo_jo_chu
if 文使った説明ものすごくわかりやすい。行列も 微分も出てこなかった
2017/09/28 04:14:57
nekonuma
もっと機会学習の例文が読みたくなった
2017/09/28 05:37:03
yooks
分かりやすかった。すこし入門できたかも。
2017/09/28 07:19:04
Lhankor_Mhy
素晴らしい。
2017/09/28 09:22:58
daiksy
あとでよむ
2017/09/28 10:26:50
ytel
機械学習とシステムモデリングの説明の参考に。
2017/09/28 10:55:34
garage-kid
721
2017/09/28 14:54:19
mrmt
機械学習にかぎらず、分かりやすい良さ
2017/09/28 20:32:41
tettekete37564
前半も後半も素晴らしい。人間がやるとしたらどういう手順になると良いかって聞くのは良く使う手なんだけど、考えてくれないんだよなぁ。
2017/09/29 01:29:52
l-_-ll
説明がわかりやすくて素晴らしいとのこと
2017/09/29 13:50:43
sho
ifから機械学習への流れが非常にスリリングでエンターテイメント的なのがすばらしい。
2017/09/29 18:48:23
chezou
地味に期待値とMVPの話大事。1%の歩留まり改善がん億になるとかだったらそこに注力した方がいい
2017/09/29 18:50:41
rryu
えっそんなところに道が? と思ったら本当に道があった。
2017/09/30 01:08:58
braitom
機械学習ビジネスを行う際のステップについて。ビジネス要件を明確化する、最小限の実装からはじめサイクルを回す、サイクルを回すことで顧客価値を増やしていく。
2017/10/01 00:49:10
blueribbon
・顧客もあなたも何が顧客価値か正確に理解していない ・最小限の工数で実験を繰り返す ・実験によって顧客価値が具体化されていく ・改善を繰り返して顧客価値を増やしていく