1.ビジネスの理解
2.データの理解
利用できるデータソースやデータの種類を把握する
3.データの準備
データを形式化し、機械学習ができるようにする
4.モデリング
機械学習を行う、最良のモデルを選ぶ
5.評価
モデルが目的にあっているか
6.配置
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機械学習モデルとビジネスロジックの分離
機械学習(モデル)にいぞんする部分と、ビジネスロジックに依存する部分を
分離する
PPDACサイクルと呼ばれる
(1)Problem 問題
(2)Plan 調査の計画
(3)Data データの収集
(4)Analysis 分析
(5)Conclusion 結論
データの次元が上がるに従って、問題の解決が難しくなること
1.記述統計学
集計されたデータの傾向や特徴を明らかにする
2.推測統計学
サンプルデータから
その母集団の特徴や性質を推測する
