データの民主化とこれからのAI組織｜ばんくし
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
時雨堂を支えるビジネスモデル
shiguredo_model.rst 時雨堂を支えるビジネスモデル 更新 2023-12-08 作者 @voluntas バージョン 2023.2 URL https://voluntas.github.io/ タイポなどは Twitter の @voluntas までお願いします。 概要 定期的に更新している 株式会社時雨堂 を作って、 自分が選択したビジネスモデルで充分な利益を上げられるようになったので雑に書き出していく。 時雨堂がどんな会社なのかは 時雨堂コトハジメ を見てほしい。 前提 IT 系零細パッケージメーカー で、ここ最近はパッケージをクラウド版として運用をセットで提供するビジネスも始めている。 主力製品はパッケージソフトウェア製品と、パッケージソフトウェア製品のクラウド版の２つ。 ライセンス契約モデル 時雨堂は自社開発ミドルウェアのライセンス契約モデルで利益を出している
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