機械学習による実用アプリケーション構築 ―事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス

7章分類器を使用した提案の生成

MLを進歩させる最良の方法は、第Ⅲ部の冒頭で紹介した図7-1のループを繰り返すことです。まず、モデリングの仮説を立て、モデリングパイプラインを繰り返し、詳細なエラー分析を行って次の仮説を立てます。

図7-1 MLのループ

前の章では、このループのいくつかのステップについて説明しました。「5章　モデルの学習と評価」では、モデルの学習とスコア付けについて説明しました。「6章　ML問題のデバッグ」では、モデルをより速く構築し、ML関連のエラーをトラブルシューティングする方法についてアドバイスしました。この章では、まず学習済みの分類器を用いてユーザに提案を提供する方法を紹介し、次にMLエディタに用いるモデルを選択し、最後に両者を組み合わせて動作するMLエディタを構築することで、ループを完成させます。

「2.3　MLエディタの計画」では、MLエディタの計画概要を説明しました。これは、質問を高スコアと低スコアのカテゴリに分類するモデルを学習させて、ユーザがより良い質問を書けるようにガイドするというものです。このようなモデルを使用して、ユーザに文章作成のアドバイスを提供する方法を見てみましょう。

7.1　モデルから提案を抽出

MLエディタの目的は、作成された文章に対して提案を提供することです。質問の良し悪しを分類することは、ユーザに現在の質問の質を提示することになるため、これが最初の一歩となります。我々はこれをさらに進めて、ユーザに実用的な提案を提供することで、ユーザが質問の内容を改善できるようにしたいと考えています。 ...