1.2.2 ビジネス目標の定義
機械学習プロセスの最初のフェーズは、ビジネス目標を定義することです。 プロジェクトのこの初期フェーズでは、プロジェクトの目的および要件の理解に焦点を当てます。
ビジネスの観点から問題を特定した後は、それを機械学習の問題として形成し、暫定的な実装計画を開発できます。 機械学習の結果が、定義されたビジネス目標を満たしているかどうかを判断するための成功基準を識別します。 「機械学習」は、ビジネス上の問題を十分なデータで明確に理解し、有意義な結果を得るために適切な質問をすることを学習すれば、問題の解決に役立ちます。 機械学習を通じて発見されるパターンは、問題をどのように定式化するかによって大きく異なることがあります。 たとえば、"ダイレクト・メール・キャンペーンへの反応を向上させる"方法を知ろうとするのではなく、過去にキャンペーンに対して反応した顧客の特性を見つけようとする場合があります。 その場合、見込み客の特定のプロファイルがダイレクト電子メール・キャンペーンに反応するかどうかを分類できます。
別の例として、ビジネス上の問題は: 「どうすれば、より多くの製品を顧客に販売できますか?」 これは、どのような顧客が最もその製品を購入する傾向にあるかなどの機械学習問題にすることができます。 どの顧客が最もその製品を購入する傾向にあるかを予測するモデルは、通常、過去にその製品を購入したことがある顧客を説明しているデータに基づいて作成されます。
要約すると、このフェーズでは次のことを行います。
- 目的の指定
- 機械学習目標の決定
- 成功基準の定義
- プロジェクト・プランの作成
親トピック: 機械学習プロセス