データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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
インテルが買収を検討した米アルテラに聞く、FPGAが人工知能に最適な理由
米半導体大手のインテルが、同業の米アルテラを100億ドル（約1.2兆円）超で買収しようとしている――。 2015年3月末、半導体業界では史上最大規模となるM&A（合併・買収）交渉の存在が明らかになった。同年4月初旬には「交渉は決裂」との報道が流れた一方、4月13日にはアルテラの大株主が経営陣に「アルテラはインテルと交渉のテーブルに戻るべきだ」との書簡を送るなど、沈静化したとは言えない状況だ。 このM&A交渉は、次世代のコンピューティング・アーキテクチャーをめぐる覇権争いの一端といえるものだ。 x86系CPU（マイクロプロセッサ）とDRAM、汎用バス群。いわゆる「PC（パソコン）アーキテクチャー」と呼ばれる構成に基づくPCサーバーは、IT業界を席巻した。米グーグルから米アマゾン・ドット・コムまで大手IT企業の中核インフラを今も支えている。 PCサーバーはこれまで、半導体の集積度が2年で倍にな
研究者らが無償のオープンソース版Siriを開発 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: Bhupinder Nayyar/Flickr AppleやMicrosoftのような大手テクノロジー企業は、モバイル機器に搭載されたパーソナルデジタルアシスタント機能を多くの人に提供してきた。そのおかげでユーザはデバイスに話しかけるだけでアラームをかけたり、質問の回答を得たりすることができるようになった。現在、他の企業も新しいオープンソースのソフトウェアを用いて、それぞれ独自のバージョンのアシスタント機能を作成することが可能になった。そのソフトウェアは、Sirius。もちろん、AppleのSiriをもじったものだ。 今日、トルコで開かれている「プログラム言語およびOS向けアーキテクチャサポートに関する国際会議」にて、ミシガン大学の研究者らがSiriusについてのプレゼンテーションを行った（編集部注：原文掲載3月14日）。時を同じくした今朝、SiriusはPro
人工知能の13歳の少年、チューリングテストに“合格”
英レディング大学は6月8日（現地時間）、アラン・チューリング博士没後60周年に当たる7日に同校が英王立学会で開催した「Turing Test 2014」において、チューリングテストの初の合格者が出たと発表した。 合格したのはウクライナ在住の13歳の少年、ユージーン・グーツマンくんという設定のプログラム。ユージーンくんは2001年にロシア人のウラジミール・ヴェセロフ氏（米国在住）、ウクライナ人のユージーン・デムチェンコ氏（ロシア在住）らが構築した。これまでも多数のチューリングテストイベントに参加して改良を重ねられてきた。 チューリングテストは、「コンピュータの父」と呼ばれる20世紀の英数学者、アラン・チューリング博士が提案した、人工知能を知的と呼べるかどうかを判断するためのテスト。人間が人工知能と対話して、相手が人工知能か人間か判断できなければ、その人工知能は思考しているといえるというもの。
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
にせほー - にせほるん解説ページ - PukiWiki
にせほるんについて † Twitter上で自ら学習していくペンギン型ボットです。 アカウント：@nisehorn 飼い主：@halhorn 愛称：にせほ、にせほる、にせほるん 設定：ちっちゃな子供のぺんぎん 目的：作者の興味本位です。 ↑ 機能 † 以下のような機能が有ります。上二つがメインの機能です。 TweetReplyPair(自動返信機能) 周りの人たちの会話を学習し、＠付きで他人に話しかけたり答えたりします。 RecentTweet(自動つぶやき機能) 最近のTLの話題や自分が以前つぶやいたことを基に＠無しで勝手につぶやきます。 Niseho(にせほー) よるほー的な余興です。 DateMessenger ある決まった日になると決められた言葉をつぶやきます。 Timer 一定時間ごとに、ある期日までの残された時間を叫びます。 MeCabTest めかぶの機能
Web AI
JavaScriptライブラリ「Web AI」 はじめに ※ 「Web AI」のネット上からの情報取得部分は、Google他のAPI終了に伴い、利用できなくなっています。しかし、その他の部分は、現在でも利用可能な内容ですので、そのまま公開を継続します。（2017-08-23） 「Web AI」は、ネット上の情報を利用して、人工無脳的なプログラムを書くためのJavaScriptのライブラリです。本ライブラリは、Webから取得した情報の処理を効率化して、インテリジェンスな何かを生み出すことを目的にしています。 「Web AI」が持っている機能は、以下の通りです。 検索処理およびRSSフィード取得のメソッド・チェーン化（Google Ajax APIを使用） 断片的な日本語文章からのキーワードと文章の抽出 日本語文章のマルコフ連鎖 URLクエリーの解析と構築 URLクエリーの圧縮と解凍 短縮UR
ワードサラダ技術について
後半部分が重要で、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である ということです。 さて、実例です。たとえば次の文章を考えてみます。 「通信販売大手セシールは９日、生命保険の販売に本格参入する方針を明らかにした。」 まず形態素解析するとこんな感じになります。 通信 名詞,サ変接続,*,*,*,*,通信,ツウシン,ツーシン 販売 名詞,サ変接続,*,*,*,*,販売,ハンバイ,ハンバイ 大手 名詞,一般,*,*,*,*,大手,オオテ,オーテ セシール 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,セシール,セシール,セシール は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ ９ 名詞,数,*,*,*,*,９,キュウ,キュー 日 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,日,ニチ,ニチ 、 記号,読点,*,*,*,*,、,、,、 生命 名詞,一般,*,*,*,*,生命,セイメイ,セイメイ 保険 名詞,一般
知識検索エンジン「Wolfram|Alpha」 (ウルフラム・アルファ) - 関心空間
知識検索エンジン「Wolfram|Alpha」 (ウルフラム・アルファ) セルフインフォ とは? このキーワードの内容に関わる方が 書いたキーワード（記事）です。 詳しくはヘルプをご覧ください。 Google対抗というよりGoogleを数歩進めた検索エンジンがこの５月18日に登場するようです。ユーザーが入力した検索文の内容と意図を理解して、構造的な情報（つまり知識）を返すという、人工知能的な振る舞いが特徴とのこと。Wolfram|Alphaは、Google寡占化が進んだネット検索市場をひさびさに揺るがす大型素材になるかも知れません。 開発したStephen Wolfram(スティーブン・ウルフラム）という名前にどこか聞き覚えがあると思ったら、あのMathematicaの開発者にして天才科学者のWolframその人だったわけですね。Wolfram Researchのサイトはこちら。日
botを人間と間違えて仲良くなれた理由 - coconutsfine's blog
なんか昨日のエントリがものすごい勢いでブクマされてるので補足説明。 twitterでずっと仲良くしていた人がbotだった - Cheshire Life 昨日のエントリは多少面白おかしくかいているけれども、ネタとかではなくて、本当に@donsukeと@ha_maを人間だと思っていた。今思えばどう見てもbotじゃんって感じなのだが、いろいろな細かい理由でずっと信じ込んでいた。 まず、僕の中で人工無能って奴が新しすぎた。技術自体は知っていたが、twitterと結びついていなかった。@bomtterなどの定型文botが出現してきたときに、「プログラマーすげえ！」って一人で面白がっていたのは覚えている。その時にbotの存在を知った。僕の中ではbotというのは定型文を返してくる程度のものだった。そんなときに@donsukeや@ha_maにfollowされたのだと思う。彼らは自己紹介欄にbotとかいて
エージェントアプローチ人工知能第2版が翻訳。でも冬には原書第3版が by Inquisitor
エージェントアプローチ人工知能 第2版 S.J.Russell (著), P.Norvig (著), 古川康一 (翻訳) 共立出版 (2008/7/10) Russell & Norvig 『Artificial Intelligence: A Modern Approach』(2nd edition)（原著サポートサイト）が翻訳された。人工知能の教科書の定番、第1版の日本語訳は、学生だったときに輪講した。 この本の原書には、USAとカナダで売ってはいけない Pearson International Edition (paperback) というのがあって、私の手元にあるのはこれ。たしか紀伊国屋書店で5000円くらいで買ったはずなんだけど、Amazonではけっこう高い。翻訳はさらに高いけど、これ1冊でたいていのことは大丈夫なのだから、許容範囲だろう。 第1版と第2版の違いについては、原著
「Civilization IV」のリードデザイナーSoren Johnson氏がAIの秘訣を語る、「負けるためのプレイ: AIと“Civilization”」
【10月2日】 「任天堂カンファレンス 2008.秋」レポートその1 ハード編 「自分専用DS」を目指した「ニンテンドーDSi」 「任天堂カンファレンス 2008.秋」レポートその2 ソフト編 年末年始も磐石? 「Wii Music」ではとたけけ登場!? 「任天堂カンファレンス2008秋」 主要タイトル・ファーストインプレッション 「ニンテンドーDSi」を一足先に体験!! 他 任天堂、スクリーンショット集〜DS編 「マリオ&ルイージRPG3!!! (仮)」、「メイドイン俺」、「立体ピクロス (仮称)」など 任天堂、スクリーンショット集〜Wii編 「罪と罰2 (仮称)」、「Punch-Out!!」、「街へいこうよ どうぶつの森」など 任天堂、「ニンテンドーDSi」を発表 30万画素カメラ付、SDカードスロット付で11月1日発売 【速報版】 佐藤カフジの「PCゲーミ
実例で学ぶゲームAIプログラミング
ゲームAIプログラミングの名著“Programming Game AI by Example”の邦訳。プレイヤーのスキルが向上し、より面白くてワクワクするようなゲームが好まれるという市場の変化に伴い、ゲームの開発現場ではAI（人工知能）技術を使ったインテリジェントエージェントやボットの開発が注目されるようになりました。本書では、AI技術を使ったインテリジェントエージェントの構築を、実例（動くサンプル）を多用しながらステップバイステップで丁寧かつ分かりやすく解説します。 原書（英語版）のWebページ ●原書：Programming Game AI by Example ●バグフィックス ●正誤表 訳者まえがき 推薦の言葉 本書に寄せて まえがき 1章 数学と物理入門 1.1 数 学 1.1.1 直交座標 1.1.2 関数と方程式 1.1.3 三角法 1.1.4 ベクトル 1.1.5 ローカル
フェルマーの最終定理 - 人工知能に関する断創録
フェルマーの最終定理―ピュタゴラスに始まり、ワイルズが証明するまで 作者: サイモンシン,Simon Singh,青木薫出版社/メーカー: 新潮社発売日: 2000/01メディア: 単行本購入: 8人 クリック: 142回この商品を含むブログ (194件) を見る エルンスト・クンマーの仕事によって、フェルマーの最終定理が証明される望みはますます薄くなった。そのうえ数学の最先端は他の領域に移りはじめ、新世代の数学者たちは、解決できそうにない行き止まりの問題などには目もくれなくなりそうだった。20世紀のはじめまでは、フェルマーの最終定理はそれでも数論の中心部に特別な位置を占めていたが、この問題に対する数学者の態度は、錬金術に対する科学者のそれと変わらなくなっていた。どちらも過ぎ去った時代の荒唐無稽な夢物語になっていたのである。 p.159 フェルマーの最終定理は、17世紀の数学者フェルマーが
人工知能の第一人者J・マッカーシー氏に聞く--AI研究、半世紀の歴史を振り返る - CNET Japan
1956年、コンピュータ科学者のグループがダートマス大学に集まり、当時としては新しいトピックについて議論をかわした。そのトピックとは「人工知能」である。 ニューハンプシャー州ハノーバーで開催されたこのカンファレンスは、コンピュータで人間の認知能力をシミュレートする方法に関する、その後の議論の出発点となった。カンファレンスでは、「コンピュータは言語を使用できるか」「コンピュータは学習できるか」「創造的な思索と非創造的だが有効な思索を分ける要因はランダムさ（偶発性）なのか」といったさまざまな議論が行われた。 議論は、学習能力をはじめとする人間の知能が、原則として、コンピュータのプログラムでシミュレートできるくらい詳細に記述することができるというの大前提のもとで行われた。 出席者には、当時ハーバード大学に籍を置いていたMarvin Minsky氏、ベル研究所のClaude Shannon氏、IB
Web 2.0 と人工知能 - ［間歇日記］世界Ａの始末書
いわゆる「Web 2.0」なるものに、なーんとなく既視感があるなあと思っていたんだが、おれなりに考えがカタチを取ったので書いてみる。 昨今の Web 1.0（なんて言いかたは、もちろん 2.0 なる言いかたが出てきてから遡及的に出たものだが）から 2.0 へのシフトの機運は、一九八〇年代の人工知能業界における流行の変転にとても雰囲気が似ているのだ。 そう、当時は“人工知能業界”としか言いようがないものがあったのである。人工知能の産業化と商業化が一気に進んだのが八〇年代だ。ま、人工知能が商売ネタとして脚光を浴びるようになったわけだ。なんでもかんでもＡＩ、ＡＩと言っていたバブルの時期である。当時ことさらＡＩアプリケーションなどと看板を掲げていた技術の多くはすっかり“浸透と拡散”が進み、いまではあたりまえの基盤技術としてあちこちに取り入れられていたりする。八〇年代の人工知能業界を思い起こすに、ア
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