GO TechTalk #25 で発表した資料です。 ■ YouTube https://www.youtube.com/live/lH0z49oHRWI?feature=shared&t=98 ■ connpass https://jtx.connpass.com/event/306325/
ChatGPTの登場以降、社会で存在感を増しているAIだが、すでに労働市場にも多大な影響を与え始めている。米国では、AI関連の職種とその他の職種では給与水準において「すさまじい格差」が生まれてきており、今後欧州などほかの地域にもその差が波及していくのかが注目される。最新動向をもとに、AIが労働市場へもたらす影響について解説する。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ/音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リアル
昨年2023年は、ChatGPTやGoogle BardなどのチャットAIに注目が集まり、企業やサービスに生成AIが導入されていくなど、大きな変化が一気に起こりました。今年2024年の「AI/機械学習/データ分析/データサイエンス」かいわいはどう変わっていくのか? 現状を踏まえつつ、未来を予測します。 連載目次 2024年が始まりました! 今年もよろしくお願いいたします。2020年/2021年/2022年/2023年に続き、今年も2024年向けの「AI/機械学習/データ分析の予測」をしてみたいと思います。 過去4年間、次の1年を予測してきました。100年後の予測を的中させるのは難しいかもしれませんが、現状を踏まえて1年間の動向を予測することは、それほど難しくないと感じています。昨年2023年は「一般社会で生成AIへの注目が拡大」という予測を立てましたが、まさにそうなり、その予想を超えて生成
2023.10.17 Data of Data Scientist シリーズ vol.47『13.1%-職場におけるAI導入率』 データサイエンティスト協会では、一般ビジネスパーソン向けのアンケートを毎年実施しています。今年から、日本(2,000人)だけでなくアメリカで働いている1,000人のビジネスパーソンに対しても調査を行うことで、日米の比較をおこないました。その中でも今回は、「AI導入率」と「データサイエンティストのいる割合」について絞って結果をご報告します。 ※2023/9/12リリース「日米の一般ビジネスパーソンに対して、データサイエンティストの認知・理解を調査」https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000024.000007312.html 2023年の一般ビジネスパーソン向けアンケートで、「職場におけるAI導入率」(職場でAIが導入されてい
データ分析とは具体的にどのようなことをするのか? 全くイメージが湧かない人、自分ではやってみたことがない人に向けて、気軽な疑似体験を通してデータ分析の雰囲気をお伝えします。具体的には、データを整理/変換し、グラフを作成して統計量も計算。さらにデータから次の数値を予測してみます。 連載目次 最近は、質問に答えてくれるChatGPTなどの文章生成AIや、指示したテキストからイラストが作成できるStable Diffusionなどの画像生成AIが大きな話題ですよね。そういった一般社会で注目される話題の裏で、企業の中やビジネスパーソンの間ではリスキリングやDX(デジタル・トランスフォーメーション)が急激に進んできています。 ある調査の結果によると、この1年で驚くべき変化が起きていました。リスキリング対象者層において「リスキリングに既に取り組んでいる」人が、2022年時点ではわずか1.4%だったのに
First Visualizations: Frequencies Let us first visualize word frequencies. We can get these frequencies with the quanteda package, which implies transforming the column of lemmas (text.lemmas$lemma) into a quanteda tokens object, then to a document-feature matrix. Doing so, we only retain significant parts of phrases (nous, proper nouns, verbs and adjectives). This only partially spares us the tas
データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。 近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。 そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します! ChatGPTの公式プラグイン「code interpreter」 データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン「code interpreter」について解説している記事です。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、code in
連載目次 本シリーズと本連載について Pythonは現在とてもよく使われるプログラミング言語の一つです。特に人工知能、機械学習、データ処理やデータ分析といった分野においてはPythonとそのライブラリはとてももてはやされています。ですが、Pythonの基礎を学んだだけで今述べたような分野に乗り出していくのは少し大変なことでもあります。 プログラミング言語だけを覚えても、その言語で何かを行うには十分ではないことはよくあります。特に複雑なことをやろうと思ったら。何かを行うためには、さまざまなライブラリやフレームワークの使い方も学ぶ必要があります。あるいは、自分でそうしたライブラリやフレームワークを構築する方法もありますが、そのためにはかなりの労力が必要となるでしょう。 何かを実現するためにその道具(ライブラリやフレームワーク)から作り始めるのは理想的です。が、例えば数値計算やデータの処理、可視
筆者紹介: IT系ライター、大学教員(非常勤)。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバイクを購入(またもや金欠)。 もはや中学・高校生も学んでいるデータ分析&データサイエンス ここ数年、データ分析やデータサイエンスという言葉をさまざまな場面で目にすることが多くなりました。しかし、そもそも有史以前から人類は生活を向上させるために、星の動きを見たり、川の水量の増減を見たりして、種まきの時期を知ったり、災害の予測を行ってきました。そういった活動もいわばデータ分析と考えられます。さまざまな現象を数字で表したり、数学の言葉で書くようになったのもそう新しい話ではなく、今から5000~6000年以前には、かなり高度な数学も成立していたよ
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 (スケーリング則はどうのこうの諸説あるが)さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/
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