機械学習モデルの評価の方法に、DataRobotでよく使われているリフトチャート（LiftChart）というものがあります。シンプルさにかかわらず非常に優れた特徴を持っているモデル評価方法です。本稿ではそんなリフトチャートの計算方法と利用方法をご紹介します。
アメリカのスタートアップで働き始めてから1年ほど経ちます。どこの国にいてもスタートアップは仕事が激しいものです。特に東海岸はストイックさが際立っている印象。うちの社長は「悪いけどオレ、いっぱい働くやつが好きだから、そこははっきりさせとくよ」と身も蓋もない。
DataRobotの会計年度は1月締め。このスタートアップに加わって日本ビジネスの立ち上げを1人で始めてから1年余り。CEOに1年間の活動報告を行った。素晴らしいプロダクトと力強いパートナーの後押しがあったが、自分の貢献も非常に大きく、今年の日本での結果は本社の誰が描いていたシナリオよりも高い成績を収めた。大きな達成感、素直に嬉しい。
ちょっと挑発的なタイトルですね。でも人間の仕事はどんどん変わっていくものです、これは必然。人間に対する脅威とかではなくただの必然。今手動で行われている仕事をどんどん自動化して機械がやってくれるからこそ、更に価値のある仕事ができるわけで・・・
お隣のプリファードさんは自分で学習するドローンやら、FANUCさんのロボットアームやらがあったり、向かいのmuRata製作所さん（ロゴがオサレ）にはバランスとりながら踊るロボットが現れたりと、なかなかドハデで、こちらはソフトウェアのデモで勝てるかと心配していたのですが、結果は大盛況に終わりました。
機械学習アルゴリズムって「パターン認識にはすごく優れてるけど、いちいち教えてあげないといけないし、結局その結果が役に立つのかどうかって、つかってる人間次第じゃね？」ってことです。なので逆の言い方をすると今後人工知能には人間の奴隷ちゃんがつかないといけないということになっていくわけです。
お友達と作ったんですが、手作りのタイニーハウスの中で手作りのクラフトビアを売っちゃうという、人工知能には思いつかないオサレ企画です。
いま一緒に仕事をしているリクルートの加藤さんとこの前と飲みに行って、「データロボットがこのタイミングでシバタさんを見つけられたのは奇跡です」と言われたんです。どういうことかなーと一瞬思ったんですが、自分でもそうかな、という気がしています。Right Time & Right Place に身を置くことができるのはすごくドキドキしますよね。そしてその中でRight Jobができるのはビリビリします。
CodeZineの連載で書きました。TensorFlowは深層学習（ディープラーニング）をやるならば、今後圧倒的にスタンダードなプラットフォームになるでしょう。使い方はちょっとパイソンがわかる人なら（それって全人類でいうと1％に満たないかもですが）すぐに使えます。