アンドレイ・カルパシーAndrej Karpathy · 分析視点AK-P02PRODUCT ADVISORY COUNCIL
複雑化の前にデータを理解する
アンドレイ・カルパシーAndrej Karpathy · 分析視点AK-P02方法の裏面
複雑化の前にデータを理解する
入力や前処理の問題が、モデル構造より重要なことがあります。
使う場面
- データ中心の製品やモデルの結果が不明確なとき。
自分に問う
- 結果が悪いなら複雑な仕組みにする？
行動に移す
- 実例、境界例、ラベル、重複、破損、偏りを調べ、何が本当に入力されているか確認します。
適用の限界
- 学習実務を製品研究に応用した考え方であり、データが多いほどよいとは限りません。