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文系大学生も知識ゼロで達成感を得られた！ 無料のPython入門講座にチャレンジしてみた | Ledge.ai
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フツーの会社でフツーに働く人にオススメするAI・データサイエンティスト本12選｜マスクドアナライズ
ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう
「データサイエンティストが『その会社の本業部門』にしかいない」問題 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) ちょっと前にこんなことを書きました。 洋の東西を問わずどこの事業会社でもあるあるなのが、プロダクト部門には山ほど優秀なデータサイエンティストや機械学習エンジニアがいるのに、広告・マーケ部門にはDSやMLエンジニアはおろか普通のエンジニアもアナリストもいないので外部コンサルやベンダーに頼りきり、という現象。灯台下暗し— TJO (@TJO_datasci) 2019年12月26日 これ、実は広告・マーケティング業界に限らずあらゆる分野業界のデータ分析事情について言えることなのですが、ここで言う「プロダクト部門」を「（その会社の）本業部門」と言い換えるとさらに普遍性の高い話であるように、僕の個人的な体験と見聞からは思われます。 ということで既に年末ポエムを書いてしまった後なのですが、今後データサイエンティスト（広義：よって機械学習エンジニアやデータアーキテ
定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ
無料でAIが学べる最高の教材まとめ｜月みかん
皆さん、こんにちは月みかんです！ 今日は無料でDeep LearningやData Scienceが学べる教材をご紹介します。 はてブで327(増加中）Usersからブックマークをもらうなど予想外の反響があり、嬉しいです！ありがとうございます！ 参照元を記事最後にまとめているのでそちらも是非読んでください。 プログラミング完全初心者からでも始められるよう配慮していくつもりなので、何か分からないことや質問があれば遠慮せず、コメントしてください！ 答えるかもしれないし、答えないかもしれません！笑 プログラミングを全くしたことがない人は⬇︎の記事を読んで、「ターミナルやテキストエディタってなんぞや？」ということは最低限理解してから本記事を読むことをお勧めします。
【保存版】エンジニアが機械学習を学ぶために読むべき厳選書籍4冊【機械学習 入門書】
機械学習を含む人工知能を扱えるITエンジニアの人材不足は深刻で、GoogleやAppleなどのIT大手の会社は挙って人材獲得競争を行なっています。 米大手人材サービスのglassdoorによると、アメリカでの機械学習エンジニアの平均年収は$120,931（約1350万円）となっています。未経験者〜1年までの機械学習エンジニアの年収でも、$100,551（約1121万円）と非常に高額です。 対して、日本のリクルートTech総研が実施した30代前半のエンジニアの年収調査では、システム開発（Web・オープン系）の平均年収で512万円というデータがあります。 冒頭でも触れた通り、これから機械学習エンジニアの不足は明らかであり、より一層、給料の高騰が期待できるわけです！現在、ソフトウェアエンジニアとして活躍されている方々も、キャリアップを目指して機械学習を勉強されている方も多いはずです。 そこで、本
未経験者から機械学習エンジニアになるために必要な知識と勉強法 - paiza times
Photo by Strelka Institute for Media, Architecture and Design 秋山です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人がすごく増えてきましたね。弊社のエンジニアにも機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、「機械学習を勉強したいけど、難しすぎて何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いです。それなりに開発経験のあるエンジニアでもそうなので、経験の浅い人だと、なおさらかと思います。 機械学習と一言で言っても、実践するのに必要な知識の分野は多岐に渡ります。 そこで今回は、未経験者が機械学習エンジニアとして転職するにはどういった知識や勉強が必要なのかを書いていきます。 ■最低限必要な知識 ◆プログラミングスキルとライブラリを使える知識 Pythonには、Tensorflowやsciki
これさえ読めばすぐに理解できる強化学習の導入と実践
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
人工知能のビジネス活用方法、AIエンジン20＋6種のポジションをまとめて理解する
人工知能（AI）の定義は一般的、学術的にも曖昧だが、大まかには「人間の脳に相当もしくはそれを超えるレベルのテクノロジー、考え方、方法論および進化論」と捉えることができる。 そして現在の人工知能は、ガートナーのハイプサイクルによると過度な期待のピーク期にあり、今後現実とのギャップに直面する中で、短期的には幻滅期に向かうと予想される。人工知能に対する関心は高まるばかりだが、一方で多くの誤解を生んでいるテーマでもあるのだ。 具体的に世の中にどんな誤解が蔓延しているかというと、たとえば「すごく賢い人工知能が既に存在する」「IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに『すごいこと』ができる」「人工知能と呼ばれる単一のテクノロジーが存在する」「人工知能を導入するとすぐに効果が出る」「『教師なし学習』は教えなくてよいため、こちらの方が良い」「ディープ・ラーニングが最強で
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
AI Monetization Landascape in US
ベンチャー投資の米国，EU，日本の比率（去年はもっと開いたが）そもそも新規事業に対する民間投資50:5:1とこれだけ差がある中で，日本はどうするのか？ グローバル視点に切り替えたらどうか？ 自国をフィンランドと思えば，施作は変わる．日本の産業構造（労働慣行）をどう変えるか．根っこの議論がないとだめ．日本の産業界はデータ利活用の対応できているのか？ それができていないから，日本の産業はジリ貧になる．AIは技術じゃないよ！だから頭の良いデータサイエンティストをコンサルにおいてもデータ利活用は回らない．会社のITシステムを根っこからデータが上がって処理する仕組みを作らないと．会社のど真ん中にソフトウェアを分かっている経営者を置こう．
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