そして､ 私がデータをクレンジングし､ モデルに含めるべきものを捨てていないとき､
私は良いことをしたと自分自身を納得させる｡
もしそのようなものを見つけたら､ すぐに教えてほしい｡ 私はモデルからもう少し汁を絞り出したり､
結果を少し良くしたり､ データを変えたりするのが大好きだからだ｡
モデルに投入するデータの質を向上させることが､ モデルのパフォーマンスに最も大きな影響を与えた｡
ハイパーパラメーターのチューニングと呼ばれるものに膨大な時間を費やすことができる｡ 私たちは皆､
しばらくの間､ 自分のモデルからほんのわずかな力を絞り出し､ フロンティアモデルに対して真っ向勝負を挑む中で､
結果を予測する能力を少しでも高めようとする｡
しかし､ 結局のところ､ そのデータの質を向上させることが､ 針を動かす最も簡単で効果的な方法なのだ｡
だからこそ､ 時間を費やす価値があるんだ｡
そして最後のJupyterノートブックでは､ このリストの1番､ 2番､ 3番､ そして4番と5番の一部に取り組んだ｡
まだ4と5が残っているが､ 最も重要なのは､ イソムのクラスに目を通し､ それがどのように機能しているかを自分で確認することだ｡
さて､ 最後にもう一度､ このモデルの目標が達成できたかどうかをどのように判断するかという業績評価について触れておきたい｡
ええと､ 少し前にお話ししたように､ パフォーマンスを評価するために使える2種類の指標があります｡
モデル中心のメトリクスもあり､ これはモデルが数学的にどの程度うまく機能しているかを理解する､
データサイエンティストの領域に近い｡
そして､ ユーザーやスポンサー､ CEOの心に響くような､
成果ビジネス中心の指標がある｡
それがプロジェクトの最終目標だ｡
モデル中心的なものは､ モデルによってより直接的に測定可能であり､ 通常はトレーニング中や最適化中に測定することができる｡
ビジネス中心のものは､ 最も重要なものだが､ 必ずしもすぐにモデルと結びつくものではない｡
私たちの場合､ ビジネス・セントリック・メトリックスという素晴らしい贅沢がある｡
トレーニング・ロスとバリデーション・ロスという言葉をよく耳にするが､ トレーニング・ロスとはトレーニング・セットでのロスのことだ｡
バリデーション・ロスは､ バリデーション・セット､ つまり､ あなたが保留したデータの一部である｡
これはモデルが計算する指標で､ 後で詳しく説明する｡
トレーニングの過程で､ トレーニングの損失が徐々に減っていくのがわかるだろう｡
そして､ より洗練されたデータサイエンスの指標もあり､ それらも様々な場面で見ていくつもりだ｡
平均二乗対数誤差と呼ばれるものがある｡
RMSE l.
この特別なエラーの利点は､ モデルが絶対的に間違っている場合と､ パーセンテージベースで間違っている場合の両方で､
モデルにペナルティを与えることができることだ｡
また､ 低価格の商品で数ドルの差があっても､ そのモデルに不当なペナルティを課すことはない｡
つまり､ 絶対的な差と相対的なパーセンテージの差を天秤にかけた､ バランスの取れた指標なのだ｡
うーん､ 適当だ｡
だから､ その点にも注目している｡
もうひとつは､ もっと単純な平均二乗誤差で､ これは予想と実際の価格の差の二乗である｡
平均二乗誤差の課題は､ 価格が大きくなると爆発してしまうことだ｡
つまり､ 800ドルのものを900ドルと予想した場合､ そこには100ドルの差がある｡
二乗すれば1万となり､ これは大きな数字で､ 他のすべての誤差を凌駕する｡
そのため､ 平均二乗誤差は私たちのような問題にとってはより厄介なものとなる｡
これがモデル中心の評価基準だ｡
しかし､ 次はビジネス指標について話そう｡
だから､ この問題の素晴らしいところは､ どちらの陣営にも属するこの指標があるということだ｡
あくまで平均的な絶対価格差だ｡
基本的に､ このモデルがいかに間違っていたか｡
冷蔵庫は100ドルと書いてあったが､ 実際は120ドルだった｡
だから20点差だった｡
その平均的な価格差はとてもシンプルで､ 人間的で､ 理解できる｡
そして､ それは素晴らしいビジネス成果の指標である｡
欠点もある｡
800ドルもするような高価なものが､ もし850ドルもするようなものだとわかったら､
悪くないと思う｡
しかし､ これは50ドルのエラーにカウントされる｡
一方､ 10ドル､ 10ドルのものであれば､ 50ドル差よりはずっといいものを作りたいと思うだろう｡
だから理想的ではない｡
いくつか問題はあるが､ かなりいい｡
そして､ 我々のモデルが良い結果を出しているかどうかを判断する､ 人間にとって理解しやすい方法を与えてくれる｡
それに関連して､ 価格差のパーセンテージを見ることもできる｡
その方が理にかなっているし､ 高額商品には合理的だが､ 安い商品には少し不公平に思える｡
10ドルのものが12ドルになる｡
それなら､ 20％アウトというのはちょっと厳しすぎるような気がする｡
そしてもう一つの方法は､ 見積もりが良質であると判断するための基準を持つことです｡ その基準は､
絶対的な差とパーセンテージの差を組み合わせることができます｡
40ドル以内か､ 20％以内ならヒットだと思う｡
私は､ これは良い見積もりだと思っている｡
十分な見積もりだ｡
そうすれば､ モデルの予測の何パーセントがその基準を満たし､ 良好とみなされるかを測定することができる｡
だから､ これもビジネス指標として使えるし､ 使うつもりだ｡
それで､ これがパフォーマンスを評価する方法なんだ｡
そして､ 私たちのプロジェクトで嬉しいのは､ 彼らがとても人間的になることだ｡
理解できる｡
そのため､ 異なるモデルや異なるハイパーパラメーターを試すようなことができるようになる｡
いろいろなモデルを試してみるつもりだ｡
フロンティアとオープンソースを試してみるつもりだ｡
そして､ 単純にどれが商品価格の予測に優れているかを見ることができるだろう｡
そして､ 私たちは袖をまくり､ コーディングに取り掛かり､ これがどのように機能するか､ どのように価格を予測できるかを評価する準備がほとんどできている｡
そして､ とても楽しくなりそうだ｡
ええと､ でも､ その前にやらなきゃいけないことがいくつかあるんだ｡
このような問題を解決するためのビジネス戦略について少しお話したいと思います｡
そして､ もしあなたが私のようなものであれば､ 早くこの世界に入りたい､
この世界に入りたいとうずうずしていることだろう｡
でも､ この基礎固めをしておきたいんだ｡ そうすれば､ ビジネス上の問題を解決するときに､
その背景がより強固なものになるからね｡
パフォーマンスを向上させるためのさまざまなテクニックを対比させ､ それぞれの違いは何なのか？
どんな状況でラグを使うのか？
どのような状況で微調整を行うのですか？
よく聞かれる質問だ｡
そのことをはっきりさせておいた方がいいと思うんだ｡
だから､ その文脈を理解した上で､ データセットについてまだ宿題があるんだ｡
まだ最終的なデータセットをキュレーションしてアップロードしなければならない｡
大きくなるだろうね｡
大きなデータセットになるだろうし､ たくさんのトレーニングをしたいからね｡
だから､ そこでもう少しやることがある｡
そのすべてが､ 明日やってくる｡
ではまた