2020年04月08日
3月27日 ２０１９年度の最後の勉強会が開催されました。
新入社員が担当していた、このブログも一年が経過しました。
４月には新たに４人の新入社員が加わり、このブログもより面白いものに進化すると思います！！
そんな２０１９年度の最後の勉強会のテーマは機械学習の評価指標の考察とPythonの基礎でした。
今回私は機械学習の評価指標の考察のテーマで発表しました。
ネットで調べればこのようなテーマの記事はたくさん出てきますが、なかなかしっくり来るものがなかったので、
まとめることにしました。
モデルの性能の良さを評価する正解率、適合率、再現率。
三つの評価指標は計算方法は多くの記事に書いてありますが
具体的に何が違うのか、どの評価指標が重要なのか、などは調べても全くわかりませんでした。
書いていないのなら、計算式から、具体的な違いと重要な指標を自分で考えよう！と思い、
紙とペンを持ちましたので、本記事でも簡単に紹介しようと思います。
では次に、Pythonについてです。
もう一人の発表者はPythonの基礎について発表をしてくれました。
以前は他の言語の入門の発表してくれていて、様々な言語を積極的に学んでいます。
Pythonは機械学習でも利用される言語なので、私自身も少しづつ勉強していますが、
今回発表してくれた方のように、今まで内容をまとめたことはありませんでした。
なのでとても良い復習になりました。
また、今回の発表は入門ということもあり、４月からの新入社員にとっても、素晴らしい教材になっていると思います。
※発表スライドの一部抜粋
このようにまとまっていると自分で復習する際にも、見やすいのが良いですね。
私も真似してみようと思いました。
