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ノーベル賞
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こんにちは。Team AIの石井です。以前Wantedly blogに書いた記事から、このブログに転載いたします。 はじめに Team AIでは世界のAIエンジニアの働き方を研究し、理想の働き方であるロールモデルを継続的に紹介したいと思います。 再ブームが来て間もないAI業界。スタンダードが未整備な部分が多々あります。 – 業界の標準賃金はいくらか? – 初心者・中級者はどうやってスキルアップすればいいのか? – AIエンジニア vs データサイエンティスト vs 研究者はどう違うの? 一つ一つ、皆さんの疑問に答えながら、スキルアップ・キャリアアップに繋がる情報インフラを整備して行きたいと思いますので、是非みなさんの意見もお聞かせください。 今日ご紹介するのは、素晴らしい教育コンテンツで有名なUdacityのブログより、よく聞かれる”機械学習エンジニアのスキル定義”に対する回答です。 Te
マシンラーニングを始めるには一体どこから始める? こんにちは。TeamAIのリサーチチームです。 海外の投稿サイトである質問を見かけました。 内容は、「今フルスタックエンジニアだけど、マシンラーニングに興味…
話題の書籍『仕事ではじめる機械学習』(O’REILLY)の著者である、有賀康顕氏(@chezou)と中山心太氏(@tokoroten)へのインタビュー(中編はこちら)。最終回では、エンジニアのスキルアップにおいて意識したいポイントを中心に話を伺いました。お二人の推薦図書もご紹介します。 機械学習は道具。ビジネスの課題解決はまた別のお話 ーAIエンジニアがスキルアップをしていくためにはどのようなことを心がけると良いでしょうか。 有賀 このインタビューの冒頭でもお伝えしたんですが、あくまで機械学習は道具なので、「何をすればビジネスの問題を解決できるのか」をよく見ておくことが重要ではないでしょうか。 問題解決パターンの引き出しが多いかどうかで最初の問題提起ができるかどうか決まってくると思います。この本にはそんなにたくさん書いてないんですけど、そういった経験はKaggleなどで積むとか、論文を読む
HOMEAI People「仕事ではじめる機械学習」著者座談会:中編 前代未聞?! 機械学習の本なのに「まずエクセルからはじめましょう」【AI people:vol.7】 「仕事ではじめる機械学習」著者座談会:中編 前代未聞?! 機械学習の本なのに「まずエクセルからはじめましょう」【AI people:vol.7】 【AI people】は、機械学習や人工知能領域で活躍・奮闘する方々をゲストに迎えてお話を伺っていく、インタビュー企画です。 話題の書籍『仕事ではじめる機械学習』(O’REILLY)の著者である、有賀康顕氏(@chezou)と中山心太氏(@tokoroten)へのインタビュー(前編はこちら)。今回は読者へのメッセージを中心に話を伺いました。 「まずはエクセル」?! 数式アレルギーの人にこそ読んでほしい一冊 ー今回は読者に向けてのメッセージを聞いていきたいと思っています。紙版が出
HOMEAI People『仕事ではじめる機械学習』著者座談会:前編 きっかけは「没原稿の供養プロジェクト」だった【AI people:vol.7】 緊急企画! 本日から3回連載で、話題の書籍『仕事ではじめる機械学習』(O’REILLY)の著者インタビューをお届けします。 2017年10月に電子版が出版され、瞬く間にEbook Storeの2017年下半期売上1位に駆け上がった本書。1月16日に、紙版の書籍も刊行されました。 今回インタビューに参加してくださったのは、有賀康顕(ありが・みちあき)氏(@chezou)と中山心太(なかやま・しんた)氏(@tokoroten)。1時間以上に渡り、出版裏話からエンジニアへのアドバイスまで広く伺いました。 「没原稿の供養プロジェクト」から生まれたヒット作 ーこんにちは! 今日はよろしくお願いします。書籍の内容について詳しく伺う前に、まずお二人のお仕事
数年おきに話題にのぼり、特に2017年はニュースの多かった「ゲームAI」の世界。「AI people」5回目は、この世界に魅入られてAIエンジニアになった大渡勝己(おおと・かつき)氏にお話を聞いてきました。 東大在学中にゲームAIの面白さに目覚め、没頭。卒業後も1年間ニート状態でコードをひたすら書く時代を経て、自身の「大貧民AI」を作り、 UECdaコンピュータ大貧民大会で優勝。 その後東京大学大学院に入学し、ゲームAI研究を経て、卒業後の現在はHEROZ株式会社でエンジニアとしてご活躍されています。一方、今年9月には『速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム―』(共立出版)という書籍を共同で翻訳・出版されました。前編では、この書籍の出版にまつわるエピソードと、ゲームAIとの出会いについて伺ってきました。 *2017年11月取材 将棋プログラム×ディープラーニングの世界 ー はじめに、現在
こんにちは。Team AIの石井です。以前Wantedly blogに書いた記事から、このブログに転載いたします。 はじめに こんにちは!Team AIでは渋谷の拠点で毎日機械学習の研究会を行なっていますが、中でも目玉なのが、データ分析のコンペサイトKaggle.comを使ったデータ分析ハッカソンです。 現状、産業別にテーマを分けて、FinTech、医療、HR、マーケティング、自然言語の各分野のハッカソンを定期的に行なっています。データ分析を学ぶ上では、確かに教科書を理解することは重要ですが、実際には”データと格闘して”経験値として覚えた方が効率が良いと我々は思っているので、ハンズオンなKaggleを学習の題材としてオススメしています。 データをこねくり回してみて、Kernel(他のユーザーのケーススタディ)を写経して理解して、腹落ちしない点を教科書から探して読んで理解する、逆向きの学習が
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