機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう | AI専門ニュースメディア AINOW

著者のChris I.氏は、カナダ・トロントでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』では、北米のAI業界に関する雑感とAI業界で働き続けるための心得が書かれています。 Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入りました。しかし、こうした見方はAI業界の一側面を見ているに過ぎません。AI研究に対する熱は冷めたかも知れませんが、既存のAI技術を活用して解決すべき問題は、まだ無数にあるのです。このように現状を見たうえで、今後もAI業界で働くにあたっての心得を同氏は以下のように書き記しています。 問題を解決するのに、最先端のAI技術は必要ない。むしろ、既存のAI技術を

[tuun]

こうなるのが目に見えてるから、サイエンティスト(笑)系の職種が冷えたときには普通のソフトウェアエンジニアの顔をしれっとできるようにしときたいんだよな…

[kmizushima]

実際どうかは知らないけど、誇大広告に躍らされてる人多すぎということは思う。そして、特定の技術バブルで供給過剰になると、人が余るのもありそう。

[mysql8]

ベイジアンが職を失いつつある。しかし、とにかくベイズを学ぼう

[pascal256]

研究費用が削れても現場のエンジニアは研究してないし、現場への応用は最先端アルゴリズムでは無くドメイン知識が鍵だから気にせず道具としてのMLをちゃんと覚えておけと言う話かな。

[ohaan]

一時、はてなでよく見かけた人生の起死回生のために「データサイエンティスト」になった人は元気にしてるかな・・・・。

[khtno73]

「リモート名が解決できません」「DNSかhostsが原因と対応記録を学習したAIがpredictしました」「見りゃわかるし素人もFAQ検索でわかるよ」という夢。顧客の構成管理DB見て設定値サジェストやモデル自動更新までやればまあ

[flirt774]

どんなゴールドラッシュも「スコップ」を売る人が一番儲かる。GPT-3が誰でも使えるようになったら変わるのかな

[YassLab]

"AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入った / GoogleはAIリサーチャーの採用を凍結。UberはAI研究者の半分を解雇　/ AIはソフトウェア工学の一部に統合される /　技術習得より価値創造を重視する方が未来は明るい"

[eagleyama]

“Googleは機械学習リサーチャーの採用を凍結した。UberはAIチームの研究半分をレイオフ”

[samu_i]

“問題を解決するために最先端のAIは必要ない ” 何周目だよ・・・

[burabura117]

もう2年くらい前から、R&D関連は結構きつくなってきたなと感じてた。問題の大半は、新規でR&D…特にDが大して必要じゃない技術が最もフィットする感じだったしねぇ。

[programmablekinoko]

ワードプレスのカスタマイズで糊口をしのごう

[KimuraShinichi]

「AI（への投資熱がさめること）が（機械学習エンジニアの）仕事を奪う」。

[mkusunok]

ミクロ的にいって学び続ける先に残存者利益があるとして、マクロ的には手が足らない売り手市場が終わって企業としては手を出しやすくなるはず

[l__LINE__l]

最後に勝つのはエンジニアリング。北米の雇用状況は定期観測の価値あり

[takashi_kun]

ツールとして使えるレベルまでやり切れた人は何人いたのか、autoML導入コンサルが誕生するのかは見守っていきたい

[augsUK]

ドメイン知識ある人が多変量解析の延長として機械学習ツール覚えた方が、どのデータに適用できるか判断できるので有用のような。データの整形とラベル付けが面倒だから下請けとして流すというならわかるが。

[nakag0711]

歴史は繰り返す

[skypenguins]

“データサイエンティストとして雇用されても、実際どんな業務に携わるかは不透明”数万のデータセットのラベル付け要員になったりするかもしれないからな…

[s2kw]

機械学習エンジニアがもってる当たり前がソフトウェアエンジニアの当たり前として浸透する始まりに聞こえる

[isrc]

データサイエンスより先にソフトウェアエンジニアリングを習得しよう。優れたソフトウェアエンジニアが優れたデータサイエンティストになるのは簡単だが、その逆は困難である。

[georgew]

あっという間にコモディティ化し、教養レベルになっちゃった。

[shoh8]

自分の生存戦略をMLに導かせると、どういう答えが来るのか

[KazuoLv1]

はえーよw

[MuneOchi]

“ソフトウェアエンジニアリングを学ぶことは、テック業界においてMBAを取得するようなものだ（かつてMBAは価値あるものだったのだ）。ソフトウェアエンジニアリングを学べば、その基礎を習得でき、フルスタックソリュ

[legoboku]

“ソフトウェアエンジニアが取り組む問題は数多くの前例があり、見通しが利く。対してデータサイエンティストが取り組む問題は、そもそも解決策があるかどうかから検討しなければならない。”

[daishi_n]

そもそもデータの蓄積とその仕組みができてない所に機械学習を入れ込もうとしても無理がある。メールとかRPAとか汎用品で使えるところがあるなら使う、くらいの方が楽

[KullbackLeibler]

AIの需要が減ったというか、コモディティ化したおかげで自称AIエンジニア増えすぎて供給過多というのが現実。適当なCoursera履修してJupyterで遊んだだけでディープラーニングできますみたいな顔する連中の多いこと。

[pavlocat]

MLでできることできないことの切り分けがちゃんとできてて、顧客に良い顔せずにできないことはできないと言えて、できる（得意な）ことだけに注力できる企業だけが生き残れる

[raitu]

“Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面”

[misshiki]

“機械学習のフィールドには、暗がりや暗雲が広がっている。 雇用が凍結されているのだ。”