5.0 学習ガイドとタスクリスト：機械学習

主な学習ルートは 第 5 章の入口 にまとめました。このページは、練習中に見る短いチェックリストとして使います。

一行モデル

タスクを定義する→データを分ける→baseline を学習する→評価する→エラーを見る→改善する

どのモデルを使うか迷ったら、まず baseline から始めます。

残す証拠

このページを終えたら、この evidence card を残します。

モデリングループ

data、features、model、metric、エラー समीक्षा、次の実験

成果物

code、score、chart、pipeline、または project README

失敗確認

リーク、指標不一致、不安定な分割、過学習、または不明確なビジネス目標

次の行動

多数のパラメータ変更ではなく、1つの制御された実験を行う

期待される成果

深層学習に備えた再現可能なML証拠

練習チェックリスト

チェック	証拠
タスクの種類を定義できる	問題メモ
リークなしでデータを分割できる	train/test 分割メモ
dummy baseline と実モデルを学習できる	baseline 比較
タスクに合う指標を選べる	指標メモ
エラーサンプルを確認できる	エラー記録
証拠パックワークショップを完了できる	ml_workshop_run/

確認の考え方と解説

1. 問題メモでは、回帰、分類、クラスタリング、評価、特徴量エンジニアリングのどれか、そして成功条件を書きます。
2. 安全な分割メモでは、いつデータを分けたか、どの前処理を訓練データだけで fit したかを説明します。
3. baseline 比較には、dummy または単純モデルと、より強いモデルを同じ評価方法で入れます。
4. 指標メモでは、タスク目標からなぜその指標を選んだかを説明します。不均衡分類では accuracy だけでは不十分です。
5. エラーサンプルは、単なるスクリーンショットではなく次の行動に変えます。良い次の行動は、特徴量、データ、しきい値、モデルの制御された変更です。
6. 他の人が evidence pack を再実行し、モデリング判断を理解できるなら、第 6 章へ進めます。

証拠基準

成果物	答えるべきこと
問題メモ	タスク種類は何で、成功とは何か。
分割メモ	テストデータを学習からどう隔離したか。
baseline 比較	超えるべき最低スコアはいくつか。
指標メモ	なぜこの指標が単純な accuracy より目的に合うか。
エラー記録	どのミスが最重要で、どの特徴量やラベルの問題がありそうか。

次へ進めるサイン

1 つの表形式プロジェクトに baseline、実モデル、指標、エラー分析、他の人が再実行できる README があれば、第 6 章へ進めます。