機械学習プロジェクトのマネージメント - 不確実性と戦え! - pending

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Abstract

AIブームと言われて久しい昨今ですが、ソフトウェア開発の現場でも、実際に仕事で機械学習を扱う機会というのは徐々に増えていくだろうと思います。

一般的にソフトウェア開発プロジェクトは不確実性にいかに対処するか、という観点を強く意識してマネージメントしていくことになるわけですが、機械学習プロジェクトでは大きく考えて2つ不確実性がとても高いポイントがあります。

1つは、アルゴリズムを選定するまでの工程。
もう1つは、本来完了の定義を明確に定めたうえで実施されるべきテスト工程です。

特に、テスト工程における不確実性というのは一般的なソフトウェア開発プロジェクトと大きく異なる部分であり、機械学習プロジェクトを仕事として進めるために最も注意が必要な部分です。

わたしたちは、Mackerelというプロダクトに「ロール内異常検知」という機械学習技術を用いた機能を実装しました。

そこでのマネージメント経験を例にしながら、機械学習プロジェクトを仕事として行うにはどのように考えていけばよいかを提示しようと思います。

参考: https://mackerel.io/ja/blog/entry/2019/05/17/120025

Session Information
Material Level Intermediate
Starts On N/A
Room
Session Duration 50 min session
Spoken Language Japanese
Interpretation Unavailable
Slide Language Japanese
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