January 2020
Beginner to intermediate
728 pages
10h 26m
Japanese
Content preview from データサイエンス設計マニュアル
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
190 7 章 数理モデル
よりも、x % の正確度を実現する頑健な線形モデルを選ぶ。
7.2.2 ブラックボックスモデルと記述的モデル
ブラックボックスとは、与えられた仕事をする装置ではあるものの、そのやり方がよくわからないものを
指す
。原材料を入れると完成品としてソーセージが出てくるが、ソーセージがどのように作られているか
は、部外者にはまったくわからない。
それとは対照的に、自分がなぜそのような判断を下すかを説明するのが記述的なモデルである。我々はそ
ちらの方を高く評価する。理論指向のモデルは、一般に記述的だが、それは十分に発達した特定の理論を
きっちり実装したものだからである。その理論を正しいと考えるなら、それがモデルを信頼する理由にな
り、モデルが生成した予測を信頼する理由になる。
機械学習モデルのうち、一部のものは他のものよりも透明性が高い。線形回帰モデルは、最も大きな重み
が与えられるのはどの変数かがわかり、それが予測にどれくらいの影響を与えるかがわかるので、記述的だ
と言える。決定木モデルは、分類に至るまでの判断経路を正確にたどれるようになっている。「あなたの収
入は年間 1 万ドル以下で、クレジットカード負債が 5 万ドルあり、昨年 1 年間は無職なので、弊社の住宅
ローン審査モデルでは対象外となりました」。
しかし残念なことに、ディープラーニングなどのブラックボックス的な手法はきわめて優秀なモデルを作
ることができる。例えば、ニューラルネットワークモデルは、一般になぜそのような判断をしたのかがまっ ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.