[書評] ソフトウェア工学から学ぶ機械学習の品質問題 ー 機械学習のテストをどうすればよいか悩んだら読む一冊
今回は隔週で上げている本の紹介回です。今回は「ソフトウェア工学から学ぶ 機械学習の品質問題」という本を読んだので、その感想になります。
どんな内容の本か？
ソフトウェアを開発していればテストが大事なのは百も承知だと思いますが、「機械学習のテストってどうやるの？」と思ったことはないでしょうか。この本ではそんな機械学習のテストをどうやればいいのかについてまとめた本です。
この本では最初に一般的なソフトウェアテストの方法から入りその後、データセットの品質、深層学習のテストなどを説明しています。
機械学習といってもいろいろなモデルがありますが、この本では深層学習多めですが、一部に関しては他のモデルでも使えると思っています。
注意点として2020年の本で深層学習を扱っているので、進歩がすごい速い深層学習界隈からすると情報が古い感じがありますので、最新の情報がほしいという場合は研究論文をあたるほうが良いかもしれません。
どんな人にお勧めか？
個人的には以下のような人におすすめかと思っています。
- 機械学習の品質について勉強したい方
- 企業で機械学習の品質をどう保証すればよいか悩んでる方
私自身、企業で機械学習を使ったサービス開発をしていることもあり、2の立場でどうすればよいか悩むことが多いです。このためこの本を通して何を気にするべきかのまとめを知ることができたので、今後サービスを開発する上で参考にできそうだと思っています。
個人的に良かった点
個人的に良かったこととしては以下の通りです。
- 今後機械学習サービス開発で注意すべきことのまとめを知ることができた。
- 一般的なソフトウェアのテストの基本も学ぶことができた
1に関しては先ほども書いた通りです。2に関しては3章で気保温的なソフトウェアのテストについて書かれていて、期待してなかったですが、この部分が意外にも勉強になることが多かったです。私自身はunittestのような簡単なテスト手法については書籍などで勉強をしたことがある程度だったので、この本で紹介されていたメタモルフィックテスティングという方法を知りませんでした。（正確にはメタモルフィックテスティングという名前がついているということを知らずに似たようなことをしていた）このようにソフトウェアのテストの基礎も勉強できたので良かったです。
終わりに
今回は「ソフトウェア工学から学ぶ 機械学習の品質問題」を読んだので紹介しました。テストは難しい
今回は隔週でこのように本の紹介記事を書いてます。もし興味があれば他の本の記事も観ていただければ幸いです。
