東証一部上場企業の社長にも分かるように5分で説明

お題が出てた。

「線形回帰モデルとSVMとランダムフォレストとDeep Learningの4つの手法の共通点と相違点を、東証一部上場企業の社長にも分かるように5分で説明して下さい」みたいなスキルテストがあったらつらそうだな、とふと思った

— TJO (@TJO_datasci) 2016年4月22日

やってみる。
東証一部上場企業の社長クラスに何かを説明するには基本A4用紙1枚にまとめなくてはならないが、5分あればプレゼン3枚は説明できる。
共通点と相違点を示したいのであればポジショニングマップである。
手法は以下の4つ

• 線形回帰モデル
• SVM
• ランダムフォレスト
• Deep Learning

　対して欲しい情報としては

1. 性能
2. コスト
3. 説明力
4. 柔軟性

　あたりか。

1. 線形回帰モデル　性能：低い　コスト：安い　説明力：中　柔軟性：無
2. SVM　性能：中　コスト：安い　説明力：中　柔軟性：小
3. ランダムフォレスト　性能：中　コスト：中　説明力：高　柔軟性：中
4. Deep Learning　性能：高　コスト：高　説明力：低　柔軟性：高

でどうだ（異論は認める）。
さらに表形式で一言ずつ特徴を並べてみる。

東証一部上場企業の社長であれば、この程度説明すればあとは人生経験と類推で他のことは勝手にいろいろ気づくだろう。