そーだいなるVOYAGE GROUPの裏側 #DS エンジニアによるビジネスのための機械学習 ツイートまとめ
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carta_engineers
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小賀昌法 KOGA Masanori
@makoga
計算のレイテンシーが少ないものを使いたい、精度が高くても遅かったら使えない、そこの選択にセンスがいる #voyagebook
2020-11-06 13:04:24ソフトウェアエンジニアがデータサイエンスを学んでいく上で、メンタルモデルの違い
小賀昌法 KOGA Masanori
@makoga
Q. ソフトウェアエンジニアがデータサイエンスを学んでいくコツは？ A. 実際使うとなったらデータ量が増えると大変だよねみたいな感覚を持ちながら学ぶとよさそう #voyagebook
2020-11-06 13:08:00
Jewelve
@jewel_x12
ゆっけどうやって勉強しているのか？→チーム内でやってる論文会に参加したり、後輩の技術力評価会の練習に出たり #voyagebook
2020-11-06 13:08:40
小賀昌法 KOGA Masanori
@makoga
Q. ソフトウェアエンジニアがデータサイエンスを学ぶときのオススメの方法は？ A. すべてがふわっとしてる。その確率値をどう扱うか。カチッとしているメンタリティと相性悪い。世界観を変えることが必要。 #voyagebook
2020-11-06 13:11:18
そーだい@初代ALF
@soudai1025
データサイエンスのふわっとしたinputでふわっとしたoutputがでて、最適化していくことが、ソフトウェアエンジニアのメンタルモデルと違うのでそこが難しい。 #voyagebook
2020-11-06 13:10:24
専門性・売上・原稿
@golden_lucky
「ソフトウェアエンジニアからデータサイエンスや機械学習にいくのは世界観の転換が難しいのでは」（by ところてん）、『Engineers in VOYAGE』の6章とは違う見解きた！ #voyagebook
2020-11-06 13:10:56
Jewelve
@jewel_x12
世界がカチッとしているソフトウェアエンジニアのメンタルモデルと、入出力がふわっとしてるものが出るデータサイエンティストのメンタルモデルが違う話なるほど #voyagebook
2020-11-06 13:11:58広告配信におけるデータサイエンス
小賀昌法 KOGA Masanori
@makoga
Q. Featureの計算のキャッシュとかしてますか？内積取るだけでもfeature計算思いとレイテンシー上がると思いますが A. してないです。広告だとモデルがスパースなので計算が軽い。 #voyagebook
2020-11-06 13:15:03
Kazunori Otani
@katzchang
#voyagebook 広告配信データはスパース（データがない部分が多い）ので、で―たがある部分だけをひろうと計算量はそれほどおおくない。ということです
2020-11-06 13:15:13