何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
統計的声質変換 (1) ロードマップ - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/5/14）のつづき。 @r9y9さんの以下のチュートリアル記事をきっかけに興味をもった統計的声質変換の実験をしてみたい。統計的声質変換とはAさんの声を別のBさんの声に変換する技術のこと。 統計的声質変換クッソムズすぎワロタ（チュートリアル編） - LESS IS MORE 「統計的」という名前からわかるように今回対象としているのはデータに基づいた声質変換である。簡単に手順をまとめると、 変換元のAさんと変換先のBさんの音声データを用意する この音声データを学習データとしてAさんの声をBさんの声に変換する統計モデルを学習する Aさんの任意の音声を統計モデルに入力するとBさんの声になって出てくる という感じ。コナンの声が毛利小五郎の声になって出てくるという例の蝶ネクタイ型マイクの背景技術である。あのマイクの中にはコナンの声を毛利小五郎の声に変換する何らかの
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