「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常
こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
脳みそが固くなったおじさんSEが機械学習を勉強してみた - Qiita
【はじめに】 本記事は 「機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」 の19日目になります。 おじさんSEの私がどうやって機械学習を勉強したかを記します。 きっかけは当時抱えていた分類課題において、「機械学習が使えるんじゃね?」というところから始まりました。 闇雲にやっていたので正直記憶は曖昧です。 経歴 プログラム歴は30年近くあります。 小学生の時に覚えたMS BASICから始まり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Mac)、VB、Java(Android)、VB.NET、C#と触ってきました。 いろいろな言語に触れてきましたが、どれも極めるほどガッツリやっていたわけではありません。 機械学習に関しては20年以上前、いわゆる第二次AIブームの終わり頃に卒論のテーマでニューラ
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MITからメルカリにやってきた20代AIエンジニアが放つ偉才っぷり「趣味でやってみたら天職でした」 - エンジニアtype | 転職type
2019.08.22 働き方 AI等のテクノロジー で「売ることを空気に」することを目指すというテックカンパニー・メルカリ。同社では現在すでに国内外から集まった約40名のAIエンジニアが活躍しており、10月にはさらに約16名の新入社員を迎えるという。 そして今、メルカリの中でも特に偉才っぷりを発揮しているのが、AIエンジニアの松岡玲音（まつおかれいん）さん（27）だ。 株式会社メルカリ AIエンジニア 松岡玲音さん（@lain_m21） 1992年生まれ。東京大学薬学部卒業後、アメリカの大学院へ渡り宇宙工学を専攻。その後、機械学習のロボットへの応用へ興味を持ち、マサチューセッツ工科大学（MIT）の航空宇宙工学専攻へ転学。ロボットAIなどについて研究を重ねた後、中退。2018年10月よりメルカリでインターンシップをはじめ、2019年１月に入社し、現職 メルカリに入社するまで「Pythonは独
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