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Machine Learning and Feedback

Agata Naomichi
September 26, 2018

Machine Learning and Feedback

Agata Naomichi

September 26, 2018
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Transcript

  1. Naomichi Agata Software engineer at Wantedly, Inc. Server side +

    Machine learning @ Wantedly People GitHub Twitter @agatan @agatan_
  2. 前提... • フィードバックを逃さないログ基盤などはとても重要 ◦ 「なにかがおかしい」を察知できないと改善の余地がない ◦ 継続的に評価できないと新しいことに挑戦できなくなる • フィードバックを受けやすい UX

    設計も重要になってくる(?) ◦ 予測が間違っているときにそれを伝えられる ◦ 予測が正しかったときにそれを伝えられる ◦ 機械学習エンジニアも UX 設計に参加する必要がある
  3. データの分布に注目する • annotate されていないデータでも、現実のデータの分布を反映している • 活用できていなかったデータも、細かく分析することで使えるようになる(こともある) • 分布さえわかればできることもある ◦ たとえば、bi-gram

    の出現頻度を見ながら sequence 全体での尤度が最大になるように decode する ◦ たとえば、出現頻度の多いパターンにはアドホックにルールベースで対処する ▪ e.g. 高い頻度・確率で「m」が「nn」に訂正されている • より現実に近い data augmentation ができる ◦ データの分布から教師データを作る
  4. まとめ • サービスの成長にあわせてモデルも改善したい ◦ モデル改善 → サービス向上 → 使ってもらえる →

    改善 → … のループが回せると幸せ ◦ 問題・領域によっては、モデルの改善に直接使えるデータは集まらない • どうやってモデルの改善を進めるか ◦ そもそも UX としてユーザフィードバックが得られる構造になっているか? ◦ 半教師あり的に扱う ◦ ひたすら分析 + パターンを見出して改善する