V. Lakshmanan, S Robinson, M. Munn：機械学習デザインパターン

概要

副題は「データ準備、モデル構築、MLOps の実践上の問題と解決」。

感想

副題の「MLOps」からしてわからなかった。「DevOps」の機械学習版、ということだけを把握して読み進めていった。

２章は「データ表現のパターン」である。私がわかったのは、「表 2-3 出生データセットのカテゴリ型入力のワンホットエンコーディングの例」はさすがにモデリングとしては拙いのではないか、 ということだけだった。その後の 「2.3.2 解決」を見て、感心したのだった。

３章は「問題表現のパターン」である。p.80 以降で、ある場所での将来の降雨量を予測する機械学習モデルの構築について記述されている。 そのなかで、p.81 では、降雨量は、典型的な釣鐘型の曲線である正規分布ではなく、代わりにゼロの点が圧倒的に多い Tweedie 分布（中略）に従うと説明されていた。 ゼロの点が圧倒的に多い分布は当然あるとは思っていたが、きちんと名前も付与されていたとは知らなかった。

４章は「モデル訓練のパターン」である。デザインパターン 11 の「価値ある過学習」には驚いたが、確かに言われてみればそのような場面もあることがわかった。

誤植

サポートページにない誤植を見つけたが、見逃してしまった。

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