Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ドキュメンテーションのすヽめ_#MLbeginners
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
ninohira
October 27, 2019
Technology
1
760
ドキュメンテーションのすヽめ_#MLbeginners
ML for Beginners! MeetUp登壇資料
#MLbeginners
ninohira
October 27, 2019
Tweet
Share
More Decks by ninohira
See All by ninohira
[ICML2021 論文読み会]Revisiting Rainbow: Promoting more Insightful and Inclusive Deep Reinforcement Learning Research
ninohira
0
1.4k
[論文紹介]Jukebox: A Generative Model for Music
ninohira
0
740
無駄分析を避ける為にデータサイエンティストに求められる能力
ninohira
3
13k
アーティストにとっての「愛」とは?~What is ”Love" for artist?~
ninohira
1
10k
Data Gateway Talk Vol.5運営資料
ninohira
1
530
今再びのRによる因果推論_Causal Interference by R_#japanr
ninohira
2
10k
因果推論の基礎とその罠 _Basic and Trap of Causal Inference_#白金鉱業
ninohira
5
13k
Data Gateway Talk Vol.1運営資料
ninohira
1
3.1k
新卒が考えた理想のDS新卒研修
ninohira
1
820
Other Decks in Technology
See All in Technology
(Test) ai-meetup slide creation
oikon48
2
360
20260311 ビジネスSWG活動報告(デジタルアイデンティティ人材育成推進WG Ph2 活動報告会)
oidfj
0
300
Go標準パッケージのI/O処理をながめる
matumoto
0
200
モブプログラミング再入門 ー 基本から見直す、AI時代のチーム開発の選択肢 ー / A Re-introduction of Mob Programming
takaking22
5
1.4k
アーキテクチャモダナイゼーションを実現する組織
satohjohn
1
720
VPCエンドポイント意外とお金かかるなぁ。せや、共有したろ!
tommy0124
0
500
DevOpsエージェントで実現する!! AWS Well-Architected(W-A) を実現するシステム設計 / 20260307 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
3
730
AI時代の「本当の」ハイブリッドクラウド — エージェントが実現した、あの頃の夢
ebibibi
0
120
AI実装による「レビューボトルネック」を解消する仕様駆動開発(SDD)/ ai-sdd-review-bottleneck
rakus_dev
0
120
作りっぱなしで終わらせない! 価値を出し続ける AI エージェントのための「信頼性」設計 / Designing Reliability for AI Agents that Deliver Continuous Value
aoto
PRO
2
290
AIエージェント、 社内展開の前に知っておきたいこと
oracle4engineer
PRO
2
120
Shifting from MCP to Skills / ベストプラクティスの変遷を辿る
yamanoku
4
840
Featured
See All Featured
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.2k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.8k
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
220
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.7k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.4k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
66k
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
4
260
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
250
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
150
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.4k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.2k
Transcript
υΩϡϝϯςʔγϣϯͷ͢ʍΊ Recommend to Documentation
Recommend to Documentation 免責事項 / お願い - 本登壇は個⼈の⾒解であり、所属する組織の公式⾒解ではありません - 社会⼈2年⽬のビギナーなので優しい⽬で⾒てください
-「お気持ち」的な内容がメインになります - 受託分析データサイエンティスト視点なので、多少バイアスがあります - ツイッターにたくさんつぶやくと運営&⾃分が喜びますので、たくさんツイートしてください 2/14
Recommend to Documentation 質問 ドキュメンテーション⼤切だと感じたことある⽅︕︕ (深掘り) いつ / どうして そう思ったかを
考えました︖ 「誰か」に「何か」を伝えることって⼤切
Recommend to Documentation ⾃⼰紹介 学⽣ 早稲⽥⼤学 創造理⼯学研究科 経営システム⼯学専攻 共同研究先のマーケティングデータ ×
データサイエンス 仕事 データサイエンティスト @BrainPad 2018年新卒 強化学習 / NLP / 統計的因果推論 / 画像異常検知 趣味 仁ノ平 将⼈ Masato Ninohira (@nino_pira) Data Gateway Talk 主催 B’zファン(⾳楽×データ分析のイベント企画now) ブログ︓データサイエンティスト⾒習いの⽇常 フットサル 4/14
Recommend to Documentation ⽬次 - Why Documentation? - ドキュメントの分類 -
コード / 分析レポート - まとめ 5/14
Recommend to Documentation ⾃分の記憶の共有 = 不可能 Why Documentation︖ Impossible to
SHARE Brain 「誰か」に「何か」を伝えたい Idea ケースに応じたドキュメンテーション Want to SHARE Idea SHARE by Document SHARE 6/14
Recommend to Documentation ドキュメントの分類 ※MECEではないです。作為的に⽊を切っています ※「メール / 議事録」も考えましたが、分析内容を 直接書くことは稀だと思いましたのでスコープ外 Who
- 分析チーム - 意思決定者 - コンピュータ - 分析結果 / next アクション - 意思決定者への レポートに必要な素材選定 - ⾃分のコードの確認 - 分析の結果を正しく伝え、意思決定のサポート - 回るコード / 早いコード - 分析レポート - コード - 分析レポート What Document - コード 「誰」に「何を伝えたいか」の構造化が良いドキュメント化へのポイント 7/14
Recommend to Documentation コード コンピュータ & ⼈間に読みやすいコード 計算速度 冗⻑なコードの回避 例︓
組み込み関数のsumを使う 可読性の⾼い実装 - 明瞭なディレクトリ構成 - コーディング規約 /適切なコメント - 明瞭なプルリク 8/14
Recommend to Documentation 参考︓ ディレクトリ構造のテンプレ ⾃分はこれに⾃分専⽤の 開発環境特化素材を加えてる (例︓Docker) 9/14
Recommend to Documentation 分析レポート 前提 1. 分析には「⽬的」があり「概要」/ 「結果」があり「Next Action」が絶対にある 2.
対象者が求めているレベル感に合わす 意思決定者 詳しく知りたい 結果だけ知りたい 分析メンバー 社内wiki / 分析レポート 詳しく知らせる必要がある スライド 作成モデルをシステム化することでxx万円の売り上げ向上 コスト︓xxx Income︓xxx ROI︓xxx (期間︓zzxxx~xxxx) 作成モデルをシステム化することでxx万円の売り上げ向上 モデルの精度 学習︓xxx テスト︓xxx 分析⽬的︓xxxx 概要︓xxxx 結果︓xxxx Next Action︓xxxx 詳細︓xxx ※綺麗なスライドの作り⽅は世の中に 良い本がたくさんあるのでそちらで学んで頂ければと思います Who Level Doc ロジックツリー ここがxx%up 結局、分析結果をステークホルダーに伝えられないとその分析に価値はない 10/14
Recommend to Documentation 参考︓コンフルエンスを⽤いた分析レポート作成 オンラインで共有 = 情報の共有の閾値が低 (全ての実験結果をコンフルに記載) 11/14
Recommend to Documentation 参考︓分析レポート以外の記事もたくさん書いてます 12/14
Recommend to Documentation 参考︓どう鍛えるの︖ 意識して経験するしかないと思っています。。。 Do Best Every Time ※むしろ良い⽅法をご存知の⽅教えてください、、、
13/14
Recommend to Documentation まとめ - 情報の伝達⼿段としてドキュメンテーションは有効 - 「誰」に「何を」伝えたいかの「構造化」を意識したドキュメント化 14/14
Recommend to Documentation 参考⽂献 - はじめてのNoteと、ドキュメンテーションについて (本登壇はこの資料に超影響を受けてます) - 1分で話せ 世界のトップが絶賛した⼤事なことだけシンプルに伝える技術
- イシューからはじめよ 知的⽣産の「シンプルな本質」 - なぜあなたのPull Requestは読まれないのか - Cookiecutter Data Science