与信審査でデータサイエンスがなぜ一般的なMLと違う動き方をするのかを扱います。選択バイアス、因果推論、キャリブレーション、検証、公平性、規制といったテーマを、実務の言葉で解きほぐします。
一般的な ML のモデル構築から評価まで一通りこなせる人でも、与信審査では一度はつまずきます。実力ではなく、ルールが違う分野だからです。選択バイアスから規制まで、金融データサイエンスが一般的なMLと構造的に違う7つを整理しました。
すべて見る →
連載が公開されたらメールでお知らせします。スパムはなし、いつでも解除できます。