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ぴったしの機械学習エンジニアが見つからない理由 - Qiita
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ぴったしの機械学習エンジニアが見つからない理由 - Qiita
はじめに 大規模言語モデルとか深層学習を使ったうえで、自社の製品・サービスの開発にぴったしのエンジ... はじめに 大規模言語モデルとか深層学習を使ったうえで、自社の製品・サービスの開発にぴったしのエンジニアを採用したいと思うだろう。 しかし、そういうぴったしのエンジニアが見つかりにくい理由を述べようと思う。 機械学習のタスクは、とても広い。 例として画像認識タスクを示す。 物体検出 顔照合 セグメンテーション トラッキング(=追跡) 3D計測 ポーズ推定 属性の推定 Visual Question Answering caption生成 画像生成 動画生成 どの分野のタスクにも、苦手な条件が存在する。 苦手な条件を克服するためのアプローチはタスクによって異なる。 データの増強なしに、エレガントに解決できるのには限界がある。 人々の期待とのギャップは残り続けている。 どの分野にも、応用上の課題が存在する 想定している用途でのデータを増やして、必要な精度を達成させる。 十分な実行速度がほしい 組