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ドキュメンテーションのすヽめ_#MLbeginners

ninohira
October 27, 2019

 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
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Transcript

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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