機械学習のその問題設定、現実に一致していますか？
予測しただけになっていませんか？
本当に解きたい問題はなんでしょうか。問題設定の応用的な方法論を学ぶための一冊を紹介します。
名称
著者
齋藤優太、安井翔太
概要
PoCで事業に貢献する良いモデルを作成し、さあ実践投入してみたところ・・・まったく効果がありませんでしたということはよくあります。なぜでしょうか？
それは、問題設定に課題があることがほとんどです。
例えば、ECサイトでクーポンを発券する問題を考えてみましょう。
目的は、売上（または利益）額を向上させることです。
クーポンを発券すべきかどうか、あなたはどのように解きますか？
ここでよくありがちな問題設定は、クーポンを配った人と配っていない人のABテストを行うことです。
果たして本当にそれでいいのでしょうか？
私の着眼点は、各ユーザーに対し、クーポンを配った時の期待値が最大化するところを見つけたいとします。
クーポンを配るべきでない人も配るべき人もいるでしょう。
さて、誰にクーポンを発券すべきでしょうか？それを、どのような式で回答できるでしょうか。
上記のような問題設定に対し、本書は基礎的な思考方法を実例を通して学んでいくことができます。
ECサイトや広告運用の問題が多いものの、一般化して考えることができるよう工夫されています。
必要知識
機械学習の基礎的な知識
機械学習の学習方法に対する基礎的な知識
統計学2級程度の知識
大学数学基礎教養レベルの知識
※数式がガッツリ出てきても諦めない力
得られるスキル
機械学習の問題設定、意思決定モデル、因果効果の推定
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