NannyML/The-Little-Book-of-ML-Metrics

解決する課題

このプロジェクトは、機械学習の指標に関する包括的でアクセスしやすい参考ガイドを提供し、正式な教育においてこれらの指標が見過ごされたり、説明が不十分であったりすることが多いという一般的なギャップに対処します。

仕組み

本書はデータサイエンティストのためのハンドブックとして機能し、標準的な回帰や分類から、GenAI、バイアスと公平性、データ可観測性といった専門分野に至るまで、さまざまなドメインの指標について明確かつ簡潔な解説を提供します。オープンソースプロジェクトとして維持されており、コミュニティがコンテンツに貢献できるようになっています。

対象読者

データサイエンティストを目指す方から、業務で機械学習の指標を効果的に理解・適用するための信頼できるクイックリファレンスガイドを必要とする経験豊富な専門家まで、幅広く活用できるように設計されています。

ハイライト

• 回帰、分類、クラスタリング、ランキング、コンピュータビジョン、NLP、GenAIなど、幅広いカテゴリを網羅しています。
• バイアスと公平性、およびデータ可観測性に関する専門的なセクションが含まれています。
• 無料のデジタル版が利用可能であり、高品質な印刷版も購入可能です。
• コミュニティの参加を奨励しており、貢献者やレビュアーにはアフィリエイトリンクの提供や書籍内でのクレジット掲載を行っています。