［翻訳］AIユースケースを見つけるためのアドバイス
原文
Cassie Kozyrkov氏の記事より（2018/6/15）
機械学習/AIはあなたの非効率を自動化します。聞こえはいいが、、、それはあなたが良いユースケースを見つけられた時だけです。
あなたがAIという驚くべき技術を利用することを助けるために、機械学習/AIに適したタスクを見つけるためのトリックがあります。これはあなたのアハ体験を引き出すための熟考のガイドです。
AIがイカサマだと想像する
AIが存在していないと想像してください。それはイカサマだと。つまり、どこか海の真ん中にある島に、私の友達がたくさんいてコンピュータの前でAIのふりをしていると考えてください。あなたが入力を送信したら、すぐに判定結果が返ってきます。
例えば、あなたが猫の写真を送ったら、彼らはしれっと”cat"を入力して送り返すので、いかにもクールな機械学習システムに見えます。
ここからが面白いところです。私はあなたにビジネスのためにこの島を貸し出します。無料です。ただ、一つ落とし穴があります。それは彼らに指示書で支持を伝えられず、事例でのみ教えられます。彼らの学習はとても速いです。1回限りのタスクに向けて彼らを教えるのは時間の無駄なので、あなたが削減したい繰り返し起きる苦痛なことに照準を合わせて下さい。あなたはこの島を何のために使いたいですか？
あなたが荷を下ろしたい繰り返しの苦痛は何ですか？
それに答えることにより、あなたは機械学習/AIの適切なアプリケーションへの道を進むことができます。そのようなタスクは”モノのラベリング”であり、一度あなたが想像力豊かになれば、あなたはそのようなものがたくさんあることに気づくでしょう。
ここにいくつか機械学習のラベルの例を挙げます。
- ワインのボトル：私はそれが好みか否か
- テレビゲーム：ジョイスティックの動作
- 録音：正しいキャプションの文章
- 歌詞：翻訳
- トイレ利用者：彼らは手を洗ったか？
等々…
これらは全てラベルー小さな意思決定―で、島の人たちはあなたのためにこれを学習してくれます。
彼らは酔っぱらっているかも？
しかし盲目的に彼らを信用してはなりません。まずはテストしてうまく振舞うことを確認して彼らが信用に足ることを確認して下さい。そのためにはあなたがまずタスクを正しく行うことを表現できなければなりません。AIの一般的な間違いとして、AIは魔法だからタスクが”うまく”行われることについて深く考えることをスキップしてしまうことがあります。
あなたはタスクが正しく実施されることについて知る必要がある
タスクをうまく実行することに興味がありながら、実際にタスクをうまく実行するとはどのようなことかを言えないならば、それは非常に問題です。データのことについて考え出す前に、あなたが仕事が正しく行われたことをどのように知るかについて把握しているということをしっかり確認した方がよいでしょう。別の言い方をすれば、島から帰ってきたラベルが正しいかどうか。
プロジェクトに責任ある意思決定者がタスクの性能をどうスコアリングするかを明確にできなければ、機械学習は成功の見込みがないでしょう。次の概要を説明したドキュメントを用意するまで、あなたは機械学習プロジェクトに飛び込む準備はできていません。
- あなたのタスクが正しく実施されたとはどういう意味ですか
- どのような（機械学習の）エラーが、他のエラーより悪いですか
- もし1000のタスクが実施済みとなったら（一部は間違っている）、どのようにそのタスクに（性能評価の）スコアをつけますか？
AIプロジェクトはビジネスの意思決定者から始める必要がある
上の項目を説明したドキュメントを作成するために機械学習のPhDは不要であることに気づいたでしょう。一方で、ビジネスの理解が重要です。どのデータサイエンスプロジェクトも意思決定者から始まります。これは機械学習でも例外ではありません。心配はいりません。こちらに意思決定者が機械学習プロジェクトを始めるためのガイドがあります（翻訳版）
スタートするための簡単な但し書き
ペンと紙を用意して、コンピュータを忘れて、（酔っぱらった？）島の労働者をイメージしてください。どのような繰り返しのタスクを彼らに助けてもらいたいですか？あなたはそのタスクを行うレシピを表現できますか？もしYESなら、単純にソフトウェアエンジニアにあなたのレシピをコードに落としてもらえばいいでしょう。もしNOなら、あなたは1000の不完全なタスクの性能スコアを言えますか？もしNOなら、思考を続けてください。もしYESなら、機械学習へようこそ！
さらなるインスピレーションのために
以下は機械学習のラベルの例です。
- ベビーフードの成分：安全か腐っているか
- 患者：理想的な投薬量か
- メール：スパムかそうでないか
- コールセンターへの録音された通話：重要なトピックか
- ワインボトル：私が気に入るかどうか
- ハンドル：右か左か
- 写真：どの動物？
- ゲームのピース：ボード上のどの場所に？
- 文の始まり：分の終わり？
- 在庫：明日の価格？
- トランザクション：合法的か、不正か
- データセンターの冷却システム：温める？冷やす？
- 機械：いつメンテナンスが必要？
- 在庫：いつ補充する？
- シーンの説明：ビジュアルレンダリングのピクセル？
- 今日の気温：明日の気温？
- オークション：いくらで入札する？
- 映画：それを好きかどうか？
- ライブ講義：文字おこし？
- 詩：大声でどのように聞こえるか？
- 請求書の画像：合計金額はいくらか？
- サービスリクエスト：待ち時間はどのくらいか？
- 経費報告書：予算カテゴリは？
- 録音：文字おこし？
- 歌詞：翻訳？
- 英語の文章：中国語の同じ意味？
- フォームに正しく入力されていない：正しいフィールドは？
- 衣料品：スカートか、ブラウスか、それとも？
- ビデオ：どの俳優の？
- テレビゲーム：ジョイスティックの動作
- トイレ利用者：彼らは手を洗ったか？
