米グーグルは、未来の機械学習の設計図を示している可能性がある論文をさらりと発表した。「単独で全てを学習するモデル（One Model to Learn Them All）」と題したこの論文では、単独で複数のタスクをこなせる機械学習モデルを構築する枠組みについて説明している。複数のタスクで訓練、1つで訓練より精度が向上「マルチモデル」と呼ばれるこのモデルは、翻訳や構文解析、音声認識、画像認識、

この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? @eaglesakura です。 皆さん、進捗どうですか？ お仕事の規模が大きくなれば、参加人数が増えていくでしょう。 参加人数が増えれば、様々な宗教観の人がプロジェクトに参加するでしょう。 お一人様プロジェクトを中心にやっていた人もいれば、大規模案件のソルジャーとしてキャリアを積み上げてきた人もいます。彼らのスキルレベルもまちまちです。 私が参加している（そしてプログラマーに対して強い権限のある立場である）プロジェクトでは、次のようなルールをベースに適用しています。 これはなるべくプログラマーの負担をかけずに管理側（プロジェクトマネー

第13回 Machine Learning 15 minutes (https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/49020/) の発表資料です

2. 主な参考書 • R.カーツワイル：ポスト･ヒューマン誕生 ，NHK出 版,2005 • J.バラット：人工知能 人類最後にして最悪の発明, ダ イヤモンド社, 2013 • J.マルコフ: 人工知能は敵か味方か, 日経BP社,2015 • T.H.ダベンポート, J.カービー:AI時代の勝者と敗者,日 経BP社,2016 • Nick Bostrom: Superintelligence, Oxford University Press. 2014 • マーティン・フォード: ロボットの脅威,日本経済新聞出 版社, 2015 3. 予習：混乱している用語 その１ • 弱いAI vs 強いAI – 1970年代から哲学でSearlらによって議論された(現状では混 乱を招く用語） ？？？ • 目的特化型AI vs 汎用目的AI – 目的特化型AIは決まった目的に対し ては人間以上の能力を

d.hatena.ne.jp こう、一時代が終わるって感じがしますね。 未だにはてなダイアリーを使っている有名またははてな村の歴史を刻むはてなユーザー一部 男の魂に火をつけろ！ REVの日記 @はてな himaginaryの日記 見えない道場本舗 アンカテ shi3zの長文日記 やしお 誰かの妄想・はてな版 finalventの日記 木走日記 キャズムを超えろ！ アスペ日記 ARTIFACT@ハテナ系 私の時代は終わった。 キリンが逆立ちしたピアス 紙屋研究所 シートン俗物記 脳髄にアイスピック 法華狼の日記 雑種路線でいこう NATROMの日記 Apes! Not Monkeys! はてな別館 Ohnoblog 2 映画評論家町山智浩アメリカ日記 ピアノ・ファイア ねこら対策研究要塞日誌＠はてな 新小児科医のつぶやき 火薬と鋼 Chikirinの日記 平民新聞 YAMDAS現更新履歴 ※