ChatGPTを筆頭に信じられないレベルでAIが進化しているが「なぜAIがこんなにも『急激に』質が良くなったかを」を研究者本人たちですら説明できない
Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa 近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n 2023-01-29 10:51:36 Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa AIの精度を定量化したとき、数年前までは研究の進化と共に、少しずつ精度があがっていった。 研究の進化とは 1. モデルやアルゴリズムの進化 2. 計算量の増加 3. データ量の増加 などだ。１０年ほど前にAIがもてはやされた時は、Deep Learningといったモデルの進化が重要だった。 2/n 2023-01-29 1
物理法則を”発見”できる機械学習モデルAI Feynman
この記事についてこの記事は、データから物理法則を「発見」できる”AI Feynman”[1]の解説記事です。この手法の概要以下のようになります。 物理法則をデータから見つけるという研究。ポイントは、次元削減や無次元量へ分解、並進対称性で変数を除去する等によって問題を簡単にすること。Neural Neworkでデータのパターンを学習させ、validationデータで並進対称性等の仮説検証を行う。 問題設定ある物理現象に従うデータから物理法則を導くという問題設定を考えます。 物理法則とは何かというと、万有引力の法則のように質量等のシンボルで表せる等式のことです。データの中にある変数を使って、目的変数をうまく表現できるシンボル形式の数式を見つけます。 万有引力の法則例えば、２つの物体間での万有引力を表す数式を”発見”することを考えてみます。このときに使えるデータとしては、目的変数である万有引力の
データサイエンティストの嘘と欺瞞を見破る7つの方法 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のAishwarya Prabhat氏は、オンラインショッピング企業のShopeeに勤務するシンガポール在住のデータサイエンティストです（同氏の詳細についてはこちらを参照）。同氏がMediumに投稿した記事『データサイエンティストの嘘と欺瞞を見破る7つの方法』では、AIソリューションの価値を正しく評価するのに役立つ7つの質問が解説されています。 現在流行している機械学習やディープラーニングを活用したAIソリューションは最先端技術であるために、採用決定権のある企業幹部がそのソリューションの詳細がよく分からないことが少なくありません。Prabhat氏によれば、こうした状況であっても以下のような7つの質問を投げ掛けてみて納得の行く回答が得られれば、信頼できるAIソリューションかどうか判断できます。 ソリューションに使われている「AI」という言葉を分かりやすい喩えで説明できるのか 学習データを
新型コロナウイルス不況でデータサイエンティスト・機械学習エンジニアは失業するのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) のっけから不穏なタイトルで恐縮ですが、個人的に新型コロナウイルスの感染拡大初期の頃から懸念していた事態が徐々に現実になる流れが見え隠れしており、自分自身の警戒も込めて記事にしてみました。関連資料の誤読・理解不足・認識の誤りなどあればご指摘ください。 UberのAI部門解散というニュースの衝撃 その他の企業及びデータ分析業界の雇用情勢について 新型コロナウイルス禍で「余興」としてのデータサイエンスやAI研究開発を続ける余裕が失われていく？ 結局のところは「本業」「好景気」なprofit center部門に行くべき？ UberのAI部門解散というニュースの衝撃 先日3700人を解雇すると発表したUberなのですが、最近さらに中核であるライドシェア事業を中心に3000人を解雇すると発表して波紋が広がっているようです（フードデリバリー事業は拡充するとのこと）。
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選｜Saya｜note
このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー
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