機械学習で分類モデルを扱うとき、多くの人が最初に気にするのは正解率です。どれだけ当たったのか、何パーセント正しかったのかは、たしかに直感的で分かりやすい指標です。

機械学習を学び始めると、かなり早い段階で「教師あり学習」「教師なし学習」「半教師あり学習」という三つの言葉に出会います。

データ活用の現場では、分析、可視化、機械学習、レポーティングのどれを行うにしても、最初から使いやすい形でデータが揃っていることはほとんどありません。

機械学習やデータ分析の文脈では、モデルの精度評価だけでなく、A/Bテスト、特徴量の有効性確認、実験結果の比較、アルゴリズム改善の検証など、さまざまな場面で仮説検定が使われます。

Attention を学ぶと、多くの人が最初にぶつかるのが Query、Key、Value という三つのベクトルです。

機械学習では、特徴量を増やせば増やすほど情報量が豊かになり、より賢いモデルが作れそうに見えます。