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
https://youtu.be/n45KY9AYzCs
のディスカッション、質疑応答に関するツイートをまとめました
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carta_engineers
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専門性・売上・原稿
@golden_lucky
「顧客の要求を聞いたら論文を調べて似たようなのがあったらすぐに具体的な提案をする」という @tokoroten の仕事、むしろどうやって見積を出しているのかが知りたい… #voyagebook
2020-11-06 13:45:26技術的負債への向き合い方、モニタリングの重要性、ちょうど良いものを選定すること
小賀昌法 KOGA Masanori
@makoga
Q. 機械学習システムの負債はかなり急激に溜まったりすると思うのですが、そうした負債への向き合い方や良い取り組みなどはありますか？ A. まずはモニタリングが必要。メトリクスを決めるのは難しい。ビジネスとしてうまくいっているかどうか。 #voyagebook
2020-11-06 13:48:01あると嬉しいもの
人間的技術的負債
データを収集するところ、企業における違い
専門性・売上・原稿
@golden_lucky
「データ基盤、IT企業だと当たり前にあるけど、そうじゃないとお金を出して用意するものになる」 #voyagebook
2020-11-06 13:57:49失敗談について
専門性・売上・原稿
@golden_lucky
「コミットのコメントが3秒で思いつかないときは、コミットの粒度がでかすぎる可能性がある」 #voyagebook
2020-11-06 14:00:33
小賀昌法 KOGA Masanori
@makoga
Q. 失敗談ありますか？ A. レコメンドやったら全部の枠が1つの商品で埋まったw #voyagebook
2020-11-06 14:01:20
Yoshiaki Itakura
@ita_3y
レコメンドが同じ商品で埋まった、結局誰にでもそれを出しとくのが一番CVRが良かったって、その商品相当すごいのでは？ #voyagebook
2020-11-06 14:02:59
専門性・売上・原稿
@golden_lucky
「強すぎる商品があるとレコメンドが機能しなくなる」、これは「人間がほしいと思う商品はすでによく売れている商品だから」という話な気がしてる。 #voyagebook
2020-11-06 14:03:13