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01 ·機械学習の基礎·★ 会員·11分で読めます MLシステム設計 — モデルの外側の9割 ノートブックで出た精度は、本番では約束になりません。特徴量の定義、学習と推論のズレ（スキュー）、劣化に気づく監視、そして再学習の輪。モデルの外側にある「9割」を、前提知識ゼロから設計の順番に並べ直します。 02 ·時系列データ系·★ 会員·論文·13分で読めます 時系列異常検知 — 監視の現場で動いている数学 Bayesian Online Changepoint Detection 監視のアラートは、値の大きさではなく「その時刻に期待される値とのずれ」で鳴らすべきです。ロバストな統計量・予測残差・部分列の近傍距離・変化点検出という4つの物差しを比喩から式まで積み上げ、実務で最も事故が多い閾値の決め方と評価の罠まで扱います。