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機械学習キャンバス0.1
- 3. 機械学習キャンバス ver. 0.1
3
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
(3) Input:使え
る入力データ
(5) Output:得
たい出力データ
(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
- 6. スパムフィルタ
6
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
スパムメールがInboxからなくなってほしい
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
秘書がメールの内容を見て、スパムとそうでないものに分ける(3) Input:使え
る入力データ
(5) Output:得
たい出力データ
(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
- 7. スパムフィルタ
7
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
スパムメールがInboxからなくなってほしい
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
秘書がメールの内容を見て、スパムとそうでないものに分ける(3) Input:使え
る入力データ
メールの文面
(5) Output:得
たい出力データ
(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
- 8. スパムフィルタ
8
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
スパムメールがInboxからなくなってほしい
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
秘書がメールの内容を見て、スパムとそうでないものに分ける
(3) Input:使え
る入力データ
メールの文面
(5) Output:得
たい出力データ
(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
顧客のメール文
面を見る権限が
必要、メール
サーバかメーラ
かに手を加える
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
- 9. スパムフィルタ
9
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
スパムメールがInboxからなくなってほしい
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
秘書がメールの内容を見て、スパムとそうでないものに分ける
(3) Input:使え
る入力データ
メールの文面
(5) Output:得
たい出力データ
「スパムである
/ない」の情報(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
顧客のメール文
面を見る権限が
必要、メール
サーバかメーラ
かに手を加える
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
- 10. スパムフィルタ
10
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
スパムメールがInboxからなくなってほしい
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
秘書がメールの内容を見て、スパムとそうでないものに分ける
(3) Input:使え
る入力データ
メールの文面 (5) Output:得
たい出力データ
「スパムである
/ない」の情報
(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
顧客のメール文
面を見る権限が
必要、メール
サーバかメーラ
かに手を加える
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
「スパムであ
る」と判定され
たメールを自動
でInboxから別
のフォルダに移
動する
- 11. スパムフィルタ
11
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
スパムメールがInboxからなくなってほしい
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
秘書がメールの内容を見て、スパムとそうでないものに分ける
(3) Input:使え
る入力データ
メールの文面 (5) Output:得
たい出力データ
「スパムである
/ない」の情報
(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
怪しいキーワードが含まれているメールをスパムと判定。キー
ワードは人間が追加する。
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
顧客のメール文
面を見る権限が
必要、メール
サーバかメーラ
かに手を加える
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
「スパムであ
る」と判定され
たメールを自動
でInboxから別
のフォルダに移
動する
- 14. スパムフィルタのサブタスク
14
(1) Customer Happiness:顧客は何がどうなるとうれしいのか
スパムっぽい怪しいキーワードのリストが欲しい
(2) Solution by hand:人手でそれを実現する方法
メールの内容を見て、スパムによく出て来て普通のメールに出
てこない単語をリストアップする
(3) Input:使え
る入力データ
メールの文面と
それがスパムで
あるかどうか
(5) Output:得
たい出力データ
スパムっぽい怪
しい単語(7) Solution by computer:コンピュータで実現する方法(素朴な
アルゴリズム、ルールベースなど)
(10) Solution by ML/AI:機械学習や人工知能で実現する方法
(8) Training data:正解データ
の獲得方法・量
(9) Target Function:評価関数
(出力がどうだと好ましいのか)
(4) 入力データ
をどう得るか
自分のメールを
使う
(6) 出力データ
をどう顧客価値
に結びつけるか
単にリストを作
るだけ