機械学習エンジニアは10年後には存在しないだろう。 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のLuke Posey氏は、機械学習エンジニアのキャリアを積んだ後にAIスタートアップSpawner.aiを創業するかたわらMediumに記事を投稿しており、AINOW翻訳記事『無闇にデータサイエンティストを雇うのをやめよう。』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事『機械学習エンジニアは10年後には存在しないだろう。』では、近い将来、「機械学習エンジニア」という職種が実効的な意味を持たなくなる、と予想が論じられています。 第三次AIブーム黎明期の頃、機械学習エンジニアは数学と統計学に関する専門知識を習得しているという希少さゆえに、高く評価され高額報酬を手にしていました。この職種には、最先端の技法を製品やサービスに落とし込む「研究者兼技術者」という立ち位置が依然として求められています。 しかし、近い将来、機械学習エンジニアには研究者としての側面が求められるなくなるだろう
「AIを誰にでも開かれたものに」教育先進国フィンランドが教えてくれたAIのあるべき姿 | Ledge.ai
AI先進国といわれるアメリカや中国とは一線を画したAI戦略をとるのが、北欧フィンランドです。教育を通じて、国民全体のAIリテラシーを上げ、1人ひとりが日々の生活や仕事にAI技術をどう活用できるか自ら考えられる社会を目指しています。 教育先進国フィンランドのAI教育 フィンランドは、経済協力開発機構（OECD）が3年ごとに実施している学習到達度に関する国際調査「PISA（Programme for International Student Assessment）」で、毎回上位に位置し、その教育制度は世界中から高く評価されています。 学校などの教育機関の枠を超えた「オープン教育」など、生涯学習支援も盛んです。就労年齢人口の半数以上が成人教育に参加するなど、教育への意識が高いことがわかります。 なかでも注目したいのは、ヘルシンキ大学がオープン教育の一環として、2018年5月から一般公開を開始し
B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜LDA編〜 - 下町データサイエンティストの日常
1. 本Part概要 前PartではB'zの歌詞を「TF-IDF」を用いた分析を行いました。 本Partではトピックモデルの一つである「LDA」を用いた分析についてお話しします。 pira-nino.hatenablog.com 2. LDAとは 2.1 LDAのイメージ 先に簡単な説明をしてしまいます。 LDAは「たくさんの文書データから単語のグルーピングを行う」モデルです。 このグループ1つ1つを「トピック」と呼びます。 例えば、大量のニュース記事にLDAを適用する例を考えます。 ニュース記事データにLDAを適用した例 LDAでは「各トピック（トピック数は予め指定）における各単語の所属確率」が算出されます。 理論的なことはさておき、文書データから単語をいくつかのグループに自動で分けてくれる手法 との理解で大丈夫です。 よく勘違いされることとして以下の2点を示します。 トピック数（いくつ
「人工知能の性能が上がった理由」は開発者にも説明できない
人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか？ 最強の将棋AI「ポナンザ」の開発者が超重要技術、「機械学習」「深層学習」「強化学習」を解説。そのうえで「知能とは何か」という問への回答を示します。自らの手で人工知能を創り、将棋名人と並ぶまでに成長させてきた著者が腹落ちしたことだけを書いているので、世界一やさしく面白い人工知能の読み物になっています。 バックナンバー一覧 人間の真似ができるようになるためのコンピュータの技術「機械学習」を導入することで、将棋AI「ポナンザ」は飛躍的に強くなりました。その結果、生みの親である山本一成さんに勝つほど成長します。しかし、この「機械学習」を導入することで、AIの開発においてある問題が起きたと山本さんは指摘します。それはいったい何でしょうか。 新刊『人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか？』では、将棋や囲碁を例に、AIにおいて最も重要な技術「機械学習
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
機械での推薦とかいうクソの役にも立たない代物
今、小生はいわゆるデータマイニングなるものの研究をしているが、レコメンデーションなるクソみたいな分野が本当にクソすぎてクソ。 アマゾンの「これを買った人は〜」みたいなものを思い浮かべてくれればいい。何がクソって、評価手法がクソ。 「他の手法より私たちの手法はこんなに優れているよ」というのを何かしらの方法で示すのが評価なわけだが、その方法の主流は ある購入者の過去の購入履歴を見て、ある商品を買った人が次に買った商品をあてて、その精度を競うというもの。 つまり、 「購入者の特性から、ある商品Aを買ったら次は商品Bを買いそうだな。よし、実際に商品Bを買ったという履歴があるので精度100%！」 みたいなことをやるわけだ。 はぁぁぁあぁぁぁぁぁぁっぁぅぅぅうぅぅううっっっ！？？？？？？？？それお前の推薦がなくても買ったってことちゃうんかい！！！！！？？？？？お前の手法超いらねえええええええxじゃああ
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IBM、人権問題を考慮し汎用顔認証技術の提供を終了
PHP and sometimes Machine Learning