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すごく大事な内容だと感じ取れるのですが、
短期間でちゃんと読み取ることができませんでした。
難しい。
これまでは意思決定を直観でやってきてそれを大概「いい選択」にする行動をとることでカバーできていたと思いますが、最初からロジックをもっていい決断ができればいいなとは強く思います。
reinforcement learningやpreference learningとの関係がサラリと出てきて、技術的にもいろいろなものを貫くフィールドなのだろうと感じました。
少し時間をかけながら勉強していきたいと思いました。
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馬場真哉氏の時系列分析の本はすごくわかりやすかったが本書は難しかった。
単に私の読みが悪いだけかもしれない。評価なしとして再読後もう一度評価してみよう。
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3章まではほとんど難しい話はありませんが,ここまでの例を上手く使いつつ4章5章で効用,確率予測の話へと展開していくのは分かりやすい構成かと思いました.
全体的に実装パートや例題が冗長(その分とても分かりやすい)ところがあり,☆4とつけました.
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DS必読本。モデルの予測をどう活かすかについての議論はなかなか見ないため、すごく為になった。
本書最後の、"定量的な分析によってもたらされる価値を「社会へのインパクト」という定性的な表現で済ませるのはもったないことです。"という部分は、この本の本質を表現していると感じた。
機械学習モデルの精度にこだわるのではなく、価値を定量化して価値を最大化することが、本当の意味での社会へのインパクトであると強く感じさせられた。
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予測手法ではなく、予測の情報価値を計算する手法について。個人的には既知の内容だが、ビジネス的に重要な割にこの分野をカバーした本が少ないので、貴重。ただし、ある程度知識がないとかなり読みにくいと感じる。