よしDeep Learningだ←ちょっと待ってそれXGBoost使った方がいいよ!

尊敬する知人がプログラミングの勉強を始めた。彼はビジネスマンであり、社会起業家であった。英語で deep learning の講座を勉強して、今度その知識を使って金融上の課題を deep learning を使って解決したいそうだ。

ってちょっと待った!!

deep learning はすごい。私もその実力には何度も何度も驚かされた。しかしこの技術使うのは相当しんどいのだ。しかも運用もしんどい。大きすぎるチカラには代償は付き物だ。

問題領域によって、最適なツールというのがあるのだ。穴を掘るのにツルハシ⛏が良い場合もあるけど、だいたいの場合はシャベルを使った方がいい場合が多いのだ。そして皆さんが使う多くの問題で deep learning が最良の選択肢であることは少ない。

そんな皆さんにぜひ使ってほしいライブラリがある。XGboostだ。画像処理に関する課題でなければ、皆さんのビジネス上の課題はこの一本で相当解決するはずだ。もしXGBoostがダメなら次はロジスティック回帰などを検討してみてほしい。早見表を作ったので、ぜひ皆さん共有してもらいたい。

困ったらまずXGBoostだ!!

はいもう一回

困ったらまずXGBoostだ!!


※さらに先にもっと知りたい人に
LightGBM、kaggle、stacking などの単語を色々調べて進んで欲しい。

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山本 一成🌤Ponanza

名人に勝利した将棋プログラムPonanzaの作者です/東大卒/愛知学院大学特任准教授/東大客員研究員/HEROZ(株)リードエンジニア/著書「人工知能はどのようにして名人を超えたのか?」

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