こんばんは！Team AIリサーチの田口です。
こちらのブログでは皆様に機械学習/深層学習に関する海外の記事をお届けします。
本日はAmazonのシニアプロダクトマネージャであるVishal Soodさんのブログのご紹介です。
機械学習は、今後数十年にわたって、他のどの技術よりも世界を変えようとしていると彼は語っています。
多くのトップテクノロジー企業が既に機械学習を活用して新しいビジネスチャンスを創造しており、今、機械学習を学ばないとプロダクトを飛躍させることはできません。
そんな時代において、プロダクトマネージャーが最低限知っておくべきことをご紹介します。
・どのくらいの価値機械学習があなたの製品に搭載できるのか
・機械学習があなたの製品にとって何を達成できるのか、それを実行するには技術的に何が必要なのか（より多くのデータ、より良いアルゴリズムなど）
・機械学習の誇大宣伝と実際に達成可能なことの違い
・あなたの予測が現実世界で真実になるように、どれだけのデータサンプルが必要になのかということ
・データの準備に開発者の時間の80〜90％を費やしているという事実
プロダクトマネジャーはこのような機械学習の現状を理解する必要があり、そうすることで製品の変革やユーザーの喜びに繋がって行きます。
元記事はこちら
Why Product Managers Should Know Machine Learning
Googleニューラルネットワークによる自動翻訳はこちら
プロダクトマネージャの機械学習
機械学習は、今後数十年にわたって、他のどの技術よりも世界を変えようとしています。機械学習の革命を利用するには、（製品管理者とも呼ばれます）私たちは必要なツールを備えていなければなりません。そうでなければ、多くのトップテクノロジー企業が既にMLを活用して新しいビジネスチャンスを創造しているため、塵を吹き飛ばして失われてしまいます。
Mark Cubanが最近述べたように：
“人工知能、深い学習、機械学習 — あなたがそれを理解しなければどんなことをしていても、それを学んでください。そうでなければ、3年以内に恐竜になるだろうから」
ここで、私はすべてのプロダクトマネージャーが機械学習を理解し、どのようにして彼らがそれに飛躍を開始できるのだろうと考えているのです。
なぜ？
しばらくは、あなたが毎日使っているすべての製品を一時停止して考えてください。私は彼らがすべて自分の製品で機械学習の味を使うと確信しています。ここで私は皆がほぼ毎日使っていると思っていることがいくつかあります：
Googleは、可能な限り最高の結果を得てクエリに答えることを試みていますか？これはランキングの問題です。ユーザーが検索する際にユーザーが適切なものを見つけやすくなります。
NetflixやSpotifyなど、興味のある映画や曲を顧客に提案していますか？これは、ユーザーが明示的に検索することなく、関心のあることをユーザーに与える推奨の問題です。
あなたの住宅価格を予測するZillow？これは、物の数値を予測する回帰問題です。
スパムではなく電子メールをスパムとしてマークするGmail？これは分類の問題であり、何かが何かのものであるかを把握しています。
顔写真を検出するFacebookの写真ですか？これも分類の問題です。
Amazonの世界的に有名な「これを買った顧客も買ったもの」ですか？これは動作中のクラスタリングです — 同様のことをまとめます。
そしてリストは続けることができるが、私はあなたが私のポイントを得ると思う。マシン学習はどこにでもあります。機械学習は産業と製品を盛り上げようとしています。もし私がもう少し進むことができれば、それは、現職者が後退し、新しい指導者が出現する次の大きなテクノロジープラットフォームになるだろう（MLが流行だと思うなら、1998年にウェブが流行ったと思った人、 2008年に）。したがって、製品管理者は機械学習の現状を理解する必要があり、深い学習などの機会と技術は、製品の変革とユーザーの喜びをもたらします。
「機械学習を理解する」ということは、アルゴリズムのモデルを思いつくことができるMLアルゴリズムの深い知識を持っていることを意味するわけではありません（可能であれば良いでしょうが、その点以外にもあります）。
しかし、以下の質問には十分に知っておく必要があります。
どのくらいの価値機械学習があなたの製品に追加されますか？
機械学習があなたの製品にとって何を達成できるのか、それを実行するには何が必要ですか（より多くのデータ、より良いアルゴリズムなど） — 技術的な意味で
機械学習の誇大宣伝と実際に達成可能なことの違いを特定する。
そして、あなたが機械学習（非常に頻繁に使用される）を使用する製品に取り組んでいるときは、以下を理解する必要があります。
マシンの学習は、そうでないときに正しいと思われる錯覚を作り出すことができる多くの方法があります。それを捉えることを学びます。
あなたの予測が現実世界で真実になるように、どれだけのデータサンプルが必要になるでしょうか。
そのデータの準備は開発者の時間の80〜90％を占める
プロダクトマネージャーは機械学習の何を知るべきか？ was originally published in Team AI Blog on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
