予測 vs. 推論のジレンマ

ビジネスのための機械学習

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, AWS

推論 vs. 予測のジレンマ

推論（因果）モデル:

• ビジネス成果の要因を理解することが目的
• 推論重視モデルは解釈しやすい
• 予測モデルより精度は低い

予測:

• 予測そのものが主目的
• 解釈しにくい（ブラックボックス）
• 推論モデルよりはるかに高精度

ビジネス課題から始める

• 「不正の主な要因は何か」
  • 推論
• 「条件Xは心筋梗塞リスクにどれだけ影響するか」
  • 推論
• 「どの取引が不正の可能性が高いか」
  • 予測
• 「その患者は心筋梗塞のリスクがあるか」
  • 予測

データ構造のモデリング

目的変数

入力特徴量

入力特徴量の活用

目的変数の予測

推論モデルの重視点

予測モデルの重視点

¡Vamos a practicar!

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