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  • Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW

    画像出典:Google I/O 2022におけるサンダー・ピチャイCEOの基調講演をまとめたGoogle公式ブログ記事より引用 前書き 2022年5月11日から12日、毎年恒例のGoogle主催の開発者会議「Google I/O 2022」がハイブリッド開催されました。同社のサンダー・ピチャイCEOが行った基調講演をまとめた記事を読むと、多数のAI技術が発表されたことがわかります。この記事では、GoogleI/Oの発表から特に自然言語処理に関するものを抽出して解説します。 統合学習データを使って24の言語に対応 Google I/O 2022では、Google翻訳が新たに24の言語に対応したことが発表されました。対応した言語にはインド北東部で使われるアッサム語、クルド人が話すクルド語などが含まれいます(24の翻訳対応言語については記事末尾の付録参照)。この新機能の実現には、多言語機械翻訳

    Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW
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    augsUK 2022/07/11
  • なぜ多くのデータサイエンティストが優良企業の良い仕事を辞めるのか | AI専門ニュースメディア AINOW

    著者のAdam Sroka氏は、イギリス・スコットランドに拠点をおく企業の消費電力を最適化するソリューションを提供するOrigamiで機械学習エンジニアチームのリーダーを務めています(同氏の経歴はLinkedInを参照)。同氏がMediumに投稿した記事『なぜ多くのデータサイエンティストが優良企業の良い仕事を辞めるのか』では、データサイエンティストが仕事を辞めたくなる状況を確認したうえで、そうした状況を改善する方法が解説されています。 データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな仕事」と言われて久しいですが、現実には新しい職場を熱心に探している職種であることがアンケート調査で判明しています。離職したいと考えているデータサイエンティストが少なくないのは、仕事を辞めてしまいたくなる状況にしばしば陥るからです。 Sroka氏によると、データサイエンティストが仕事を辞めたくなるのは、以下のよ

    なぜ多くのデータサイエンティストが優良企業の良い仕事を辞めるのか | AI専門ニュースメディア AINOW
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    augsUK 2021/06/24
    前処理本が沢山出て、さすがに泥臭く地味な仕事イメージに変わってきてるとは思うが。// データベースに扱いやすい形で大量のデータが揃っています、どうぞ分析してくださいなんて会社があるはずもなく
  • 機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう | AI専門ニュースメディア AINOW

    著者のChris I.氏は、カナダ・トロントでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』では、北米のAI業界に関する雑感とAI業界で働き続けるための心得が書かれています。 Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入りました。しかし、こうした見方はAI業界の一側面を見ているに過ぎません。AI研究に対する熱は冷めたかも知れませんが、既存のAI技術を活用して解決すべき問題は、まだ無数にあるのです。このように現状を見たうえで、今後もAI業界で働くにあたっての心得を同氏は以下のように書き記しています。 問題を解決するのに、最先端のAI技術は必要ない。むしろ、既存のAI技術

    機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう | AI専門ニュースメディア AINOW
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    augsUK 2020/09/08
    ドメイン知識ある人が多変量解析の延長として機械学習ツール覚えた方が、どのデータに適用できるか判断できるので有用のような。データの整形とラベル付けが面倒だから下請けとして流すというならわかるが。
  • 無闇にデータサイエンティストを雇うのをやめよう。 | AI専門ニュースメディア AINOW

    著者のLuke Posey氏は、現在、P&Gアメリカ法人で機械学習エンジニアとして働く傍ら、AIスタートアップMalgoの共同設立者に名を連ねています(同氏に関する詳細はこちら)。同氏がMediumに投稿した記事では、データサイエンティストを雇用する際に生じる業務上のミスマッチが風刺されています。 近年データサイエンティストが「セクシーな職業」として注目を集めているのは周知の通りですが、来はアナリストあるいはエンジニアのほうが適任な業務に対してもデータサイエンティストを重用する傾向がある、と同氏は指摘します。 アナリストを雇うべきなのにデータサイエンティストを雇ってしまうミスマッチは、統計学に関する学術的訓練を受けた人材が高額な報酬を欲しいがゆえに、データサイエンティストを名乗ることに起因します。その一方でビジネスに精通した来的な意味でのアナリストは目立たなくなり、企業は高額でデータサ

    無闇にデータサイエンティストを雇うのをやめよう。 | AI専門ニュースメディア AINOW
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    augsUK 2020/03/21
    みんながデータサイエンティストを名乗る問題と、肩書きが年収を決めてしまう問題は表裏一体
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