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    secseek
    secseek 必要なことを考えるのはそこまで嫌じゃないでしょう。そうではなく統計の専門知識なんかがないと読み解けないのが問題なんだと思います。読み解いたと思ったところでその解釈正しいの?ってなっちゃうので

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    misshiki
    misshiki “本質的には、プロセスのどこに「ドメイン知識をもとにヒトが考える」パートを入れるかという問題”

    2024/09/02 リンク

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    ookitasaburou
    ookitasaburou “そんなわけで、このブログもめっきり与太話記事ばかり増えてきている中で恐縮ではありますが、この記事ではその辺の事情をもう少し掘り下げて考察してみようと思います。”

    2024/09/01 リンク

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    fujisong
    fujisong 面倒、とはニュアンスが違う気がするなあ。人の介在が減って時間的コストパフォーマンスが相当程度に向上するからAIに期待するのではないかな。そして大事なのは、AIは壁打ちを面倒と言わないんですよ、人と違って。

    2024/09/01 リンク

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    satromi
    satromi データサイエンティストのキモはビジネスのドメイン知識解釈(コンサル)に近いはずなのに、データいじるだけで満足する人雇った挙げ句、なんもドメイン知識持てないAIの方が速くて良いとかいう人いるんだな

    2024/09/01 リンク

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    shion214
    shion214 統計分析・データ可視化AI VS データサイエンティストの戦い。になりそう。後世が、乱、変、役か名前は決めてくれるだろう。ある意味、外資に溢れているので、統計分析AIの役なのだろう、きっと。

    2024/09/01 リンク

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    akainan
    akainan 経験知の可視化だけってブコメ、「経験知の可視化」の言葉のイメージは、結構前進してるようなイメージがある。ただ、実際の出来事はまた違うんだろうとは思う

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    chaz_21
    chaz_21 結局人は見たいものしか見ない(byカエサル)のでデータ読み解く役割を人がやると結論はありきたりなものになっちゃうんだよね。わかる

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    akiakito
    akiakito 経験値の可視化しか出ないって意見あるけど、そこから仮説を作ってモデル作成するからね そもそも経験値に反する内容出たらこのモデルはおかしいって話になる 経験値の中の見過ごされがちなものを補強するイメージ

    2024/09/01 リンク

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    hr-tachikawa
    hr-tachikawa この人はビジネスサイドを腐すような言葉をしょっちゅう言ってるので全く信用ならない。そのレベルの人間がよくもまぁ偉そうに意思決定を語れるよな。

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    mayumayu_nimolove
    mayumayu_nimolove 人間の行動心理学でも学んだみようかな

    2024/08/31 リンク

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    Hidemonster
    Hidemonster AIのアウトプット(やプロセス)をヒトが理解できるようにする可視化もあるんだが、なんで別物として議論してるんだろう。

    2024/08/31 リンク

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    tamoriinu_3
    tamoriinu_3 「デルフォイの神託」から何も変わっていないのである

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    myrmecoleon
    myrmecoleon 普通の人にとっては、根拠なしに「正しい」と宣言してくれる宗教が一番処理しやすいパッケージなんだよ。そうでない人が誠実なほど彼らには届かない。/経験知の可視化で物足りないときは詐欺師を雇うと良いよ。

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    l_etranger
    l_etranger 統計解析に関わっている身として色々共感する内容だった。本来的にはIMRaDのMとR担当なのだが、IやDについても期待される。期待されるのはありがたいが、際限がないので、どこまで踏み込むかの見極めが難しい。サビ残…

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    nzjvugjjk
    nzjvugjjk データサイエンティストのアウトプットが自分の経験知と同じだったのコメントに激同。データサイエンティストはもっと、リテラシーは低いけど高給で雇ってくれる所へ自分を売りに行くべきではないかと

    2024/08/31 リンク

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    nori__3
    nori__3 AIや機会学習だって統計を使っている。要は自分で責任を取らずアイディアは機械に出させて「使えねぇな~やっぱり今まで通りなんだな~」をやる儀式。AIによる経営判断も言われてるけどできたら不要になるのは自分

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    igni3
    igni3 また「理解されないのは大衆が愚かだから」系かな?

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    kazukan
    kazukan 前職、データサイエンティスト入れてたけど結局まともなアウトプットは出てこず微妙だった。経験知が可視化されるだけで、費用対効果が最悪に悪い。AIはハルシネーションに気を付けなければいけないが速さはピカイチ

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    monotonus
    monotonus 大企業が無駄にコンサル使いたがる理由ですよね

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    satokunya 大体の意思決定n=1で十分で念の為n=10でも足りることよくある、

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    hirorinya 学び

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    kagehiens
    kagehiens マジでそれ。

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    kotesaki 大半はそうだがある一定層の企業トップとかはやたらデータを欲しがるよね。これだけデータあれば有意な判断出来ると伝えても限りなくすべてのデータの提供を求められる。結局それで何も判断しないのだけれどね

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