先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿

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

旧知の友人でもある、アラヤ創業者・社長の金井さん*1が興味深い記事を書かれて評判になっているようです。 その内容はズバリ「AIブーム終焉」。AIブームが終焉すれば一種の「連れ高」として再燃していたデータサイエンス・データサイエンティスト(DS)ブームも終焉すると予想されるので、これはDS/AIブームの終焉とも言い換えられそうです。 当事者でありながら他人事みたいなことを言うようで気が引けますが、何であれブームというものはいつかは終わりを迎えます。あるもののブームが終わったからといってそのものが滅んでしまうということは一般に多くありませんが、ブームが「ソフトランディング」するかどうかによってその後の状況は変わってくるもの。「浮かれてみんな飛びついていたけれども実は大したことがなかった・金と時間の無駄だった・害悪の方が大きかった」というような感じで反動が強ければ、ブームだったものはその後も定着

(Image by Pixabay) のっけから不穏なタイトルで恐縮ですが、個人的に新型コロナウイルスの感染拡大初期の頃から懸念していた事態が徐々に現実になる流れが見え隠れしており、自分自身の警戒も込めて記事にしてみました。関連資料の誤読・理解不足・認識の誤りなどあればご指摘ください。 UberのAI部門解散というニュースの衝撃 その他の企業及びデータ分析業界の雇用情勢について 新型コロナウイルス禍で「余興」としてのデータサイエンスやAI研究開発を続ける余裕が失われていく？ 結局のところは「本業」「好景気」なprofit center部門に行くべき？ UberのAI部門解散というニュースの衝撃 先日3700人を解雇すると発表したUberなのですが、最近さらに中核であるライドシェア事業を中心に3000人を解雇すると発表して波紋が広がっているようです（フードデリバリー事業は拡充するとのこと）。

(Image by Pixabay) 大変に面白い記事がしばらく前のHBRに出ていて話題になっていました。筆者は、あのAndrew Ng。機械学習(ML)そして人工知能(AI)の研究者・教育者（Courseraの共同創設者）としてあまりにも有名ですが、Google BrainやBaiduのAI groupやLanding.aiを設立し率いた実務家としても著名です。 その彼が説く「AIプロジェクトをいかにして始めるべきか」論となれば、間違いなく一読の価値があることでしょう。ということで、今回のブログ記事ではそのHBR記事を取り上げることにしてみます。ただしHBRゆえいずれ翻訳記事が国内販売の日本語版で出ることが予想されるため、完全な翻訳を行うのはここでは見合わせます。以前の海外記事紹介の時と同様に、引用は見出しのみに留め、内容については要約とともに僕自身の経験に基づく補足を交えて論じることと