今から機械学習エンジニアになるには？ 学習方法や転職のノウハウを詰め込んだガイドが発売：CodeZine（コードジン）
『機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする』は、東京を中心に約5,000名の機械学習エンジニアが集うコミュニティを運営するTeam AIの石井大輔さんが、機械学習エンジニアになりたい人のために勉強方法や転職のノウハウを惜しみなく紹介した1冊です。 国内はもちろん、特に海外では人材の争奪戦が繰り広げられている機械学習エンジニア。その流れの中で転職を志す人も多いそうですが、採用する側が求める能力に達していないというミスマッチも生じています。石井さんいわく、長期間を見越して勉強し、仲間を作り、真面目に楽しく学んでほしいとのこと。特に、挫折を防ぐためにも早めに仲間を見つけることを強調されています。 本書では機械学習エンジニアの将来性や実際の職種を紹介しながら、具体的な行動計画を解説。勉強法、そして転職活動までしっかりとカバー。後半では（AIを含む）機械学習を用いたサービスやプロダ
「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
IBM Watson (ワトソン) - Japan
IBMのAI研究は1950年代にさかのぼり、スーパーコンピューター「ディープ・ブルー」がチェスのグランドマスター、ガルリ・カスパロフを破るなど、重要なマイルストーンがあります。2011年、IBM WatsonはJeopardy! 挑戦。質問の手がかりを見つけて理解するために、Watsonは、その正確さの信頼度をランク付けして考えられる回答を比較し、すべて3秒以内に回答しました。 Watsonは「考える機械」への好奇心に火をつけ、AIをビジネスに応用する可能性を切り開きました。金融サービスから小売業まで、さまざまな業界のお客様がWatsonを活用して、新たな洞察を得て、生産性の向上やより良い顧客体験の提供を実現しています。現在、IBMはWatsonのコア技術をさらに進化させ、次世代のAIとデータのプラットフォーム、そしてwatsonxを活用したAI支援機能を開発しました。 今すぐ利用可能 w
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