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scikit-learn ユーザーアンケート
この調査は、 scikit-learn がユーザーコミュニティにとって有益な方法で進化することを確実にするために、 scikit-learn 調査チームによって実施されています。
この調査への参加は任意であり、完全に匿名にすることも可能です。
完了するまでの所要時間は約15分です。
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以下のボックスにチェックを入れ、この声明文全体を読んだこと、調査に関する質問に満足のいく回答が得られたこと、調査へ自発的に参加したことに同意してください。
ご希望であれば、この同意書のコピーを印刷することができます。
私はこの声明文全体を読み、記載されている条件に同意します。
プロジェクトの今後の方向性と優先順位
scikit-learn の将来を考えた場合、どのような点を優先的に改善したいと思いますか.
数値が大きいほど、優先レベルが高くなります。
1
2
3
4
5
6
7
8
パフォーマンス
信頼性
パッケージング
新機能
技術文書
教材
ウェブサイトのデザイン変更
その他
1
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5
6
7
8
パフォーマンス
信頼性
パッケージング
新機能
技術文書
教材
ウェブサイトのデザイン変更
その他
Clear selection
scikit-learn の優先順位について、自由にご記入ください。
Your answer
scikit-learn ユーザーとして、scikit-learn にどのような変更を加えることが最も価値があると思いますか?
Your answer
技術的な質問
プロジェクト
以下の 機械学習の作業について、優先度の高い順に並べてください:
1
2
3
4
5
6
7
回帰(Regression)
クラス分類(Classification)
予測分析(Forecasting)
外れ値/異常値検出(Outlier/anomaly detection)
次元削減(Dimensionality reduction)
クラスタリング(Clustering)
その他
1
2
3
4
5
6
7
回帰(Regression)
クラス分類(Classification)
予測分析(Forecasting)
外れ値/異常値検出(Outlier/anomaly detection)
次元削減(Dimensionality reduction)
クラスタリング(Clustering)
その他
Clear selection
モデルを評価する際にどのような可視化を行いますか?該当するものをすべて選択してください。
混同行列(Confusion matrix)
信頼性ダイアグラム(Reliability diagram)
ROC曲線(ROC curve)
PR曲線(Precision-Recall curve)
特徴量重要度(Feature importance)
残差プロット(Residual plots)
学習曲線(Learning curves)
その他
どの DataFrame ライブラリを使用していますか? 該当するものをすべて選択してください。
cudf
DuckDB
Dask DataFrame
Modin
Pandas
Polars
Spark DataFrame
その他
モデリング
scikit-learnのどこが一番気に入っていますか?
Your answer
他にどのような機械学習ライブラリを使用していますか?該当するものをすべて選択してください。
CatBoost
Jax
Keras
LightGBM
PyTorch
XGBoost
Transformers
その他
どの推定ツールを定期的に使用しますか?該当するものをすべて選択してください。
`LogisticRegression`
`HistGradientBoostingRegressor` または `HistGradientBoostingClassifier`
`Pipeline`
`ColumnTransformer`
その他
独自の推定器を書いたり、既存の scikit-learn 推定器を拡張したことはありますか?
Choose
はい
いいえ
あなたのユースケースにとってどの ML 機能が重要ですか?該当するものをすべて選択してください。
確率的分類器(probabilistic classifier)のキャリブレーション
リグレッサー(regressor)のキャリブレーション
予測(prediction)の不確かさ推定(uncertainty estimates)
コスト考慮型学習(cost-sensitive learning)
特徴量重要度(feature importances)
サンプルの重み(sample weights)
メタデータルーティング(metadata routing)
非ユークリッドメトリクス(non-euclidean metrics)
推定器に入力した追加情報として、x と y 以外の情報がありますか?
Choose
はい
いいえ
もしそうなら、それはどのような情報ですか?
Your answer
モデルトレーニングプロセスにどのような利点がありますか?
Your answer
開発
現在取り組んでいる機械学習プロジェクトにおいて、scikit-learnのGPU機能はどの程度重要でしょうか?
1
2
3
4
5
Clear selection
モデル登録および実験追跡のために、以下のツールを使用していますか?該当するものをすべて選択してください。
DVC
Neptune
MLFlow
Weight and biases
カスタムツール
その他
スケジュール管理に、以下のツールを使用していますか?該当するものをすべて選択してください。
Airflow
Metaflow (outerbounds)
Kubeflow
Argo
Dagster
Coiled
カスタムツール
その他
あなたの機械学習プロジェクトにおける典型的なモデルトレーニングにはどのくらいの時間がかかりますか? [ドロップダウンメニュー]
10秒未満
1分未満
10分未満
1時間未満
1日未満
1日以上
1
2
3
4
5
5つ以上
現在、あなた(およびあなたのチーム)が保守している導入済みモデルはいくつありますか?
1
2
3
4
5
5つ以上
現在、あなた(およびあなたのチーム)が保守している導入済みモデルはいくつありますか?
Clear selection
以下の文にどの程度同意しますか?
"オープンソースの機械学習および人工知能フレームワークとライブラリは、AIの研究開発における透明性と再現性を確保するために不可欠です。"
Choose
大いに賛成する
賛成する
賛成でも反対でもない
反対する
大いに反対する
インタビューのボランティア
scikit-learnチームと短い会話をし、回答についてより詳しく話し合うボランティアをしたいですか?
Choose
はい
いいえ
もし「はい」なら、メールアドレスを入力してください
Your answer
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