サービスに機械学習技術(例えばSVM)を入れる際に、「この機械学習技術は本番サービスに投入しても大丈夫なものか?」を考える基準がまとまっていると人に説明するときに便利だなとふと思ったのでまとめてみました。散々言われ尽くされている話だとは思います。 前提 考慮に入る採用基準 予測精度 (コードの)メンテナンスの容易性 計算オーダー 学習時 予測時 挙動のコントロールのしやすさ/予測説明性の容易さ チューニングの必要性 その他 まとめ 前提 機械学習がプロダクトの主要な武器になる(例えば最近話題になっているGoogle翻訳におけるNMT)ものではなく、サービスにデータがまずあり、機械学習でデータを活用することにより、そのサービスを支えていくようなものを前提に考えています(例えばCGMサービスのスパム判定)。また、投稿内容は私個人の意見であり、所属組織を代表するものではありませんとお断りしておき
