今週のQiita技術書まとめ
2024年9月29日配信
アイディアの作り方
この記事から得られること - シカゴ大学のビジネススクールでの広告専門の内容を得られることができる - 理論ではなく、実務家の集まりでの話なので実践的な内容を手に入れられる。 - 実績のある方法を聞くことができる。 なぜ、この話しをしようと思ったのか
アイデアのつくり方
アイデアはどうしたら手に入るかーー その解答がここにある！ アメリカの超ロングセラーが明かす究極の発想術。 60分で読めるけれど一生あなたを離さない本。“アイデアをどうやって手に入れるか”という質問への解答がここにある。
反実仮想機械学習：オフ方策評価（実装編）
1. はじめに 今回は、こちらの記事( CounterFactual Machine Learning）の技術要素の1つであるオフ方策評価（OPE; Off-Policy Evaluation）の実装例を紹介します。 2. オフ方策評価の実装例 ここでは Open Bandit Pipeline（OBP)( を用いたPythonによるオフ方策評価の実装を紹介します。実装にあたっては、特にOBPのリ…
施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方
予測に基づいた広告配信や商品推薦など、ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で、多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが、手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず、実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は、機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザインする際に本来踏むべき手順を無視して予測精度の改善だけを追い求めると、「解くべき問題の誤設定」や「バイ...