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失敗を成功に近づけるアブダクションの科学
- 2. 自己紹介
亀田 重幸
ディップ株式会社
次世代事業準備室 dip AI.Lab マネジャー、AINOW編集長
遺伝子組換えStreptomyces属放線菌による有用物質生産の研究
社会人1年目はPHP、Perlのプログラマー
新規事業を学び、新サービスを出しては失敗しまくる(約30個/年以上…)
サーバ/NW/DB構築 インフラエンジニアを3年くらい
AIプロダクトのPOやAI人材の採用を担当
iOSアプリの企画立案とPM業務を2年
- 16. 1. 課題/やりたいことを特定する
2. 業務や人間の勘に基づき仮説をだす
3. 必要な特徴量を定める
4. 試す分析手法を定める
5. データを分析できる形にする(前処理)
6. データサイエンスの視点で特徴量をいじる
7. モデルを構築する
8. モデルの精度を確認する
9. モデルや結果を適応する
10. 定期的にメンテナンスを行う
期待する精度が
出なかったら2〜3
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データサイエンス系のプロジェクトステップ例
- 34. 結論 → 理由 → 事象 事象 → 事象 → 結論 現象 → 事象 → 仮説
演繹法 帰納法 アブダクション
(仮説生成)
改めて論理的思考法の振り返り