著者のChris I.氏は、カナダ・トロントでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』では、北米のAI業界に関する雑感とAI業界で働き続けるための心得が書かれています。 Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入りました。しかし、こうした見方はAI業界の一側面を見ているに過ぎません。AI研究に対する熱は冷めたかも知れませんが、既存のAI技術を活用して解決すべき問題は、まだ無数にあるのです。このように現状を見たうえで、今後もAI業界で働くにあたっての心得を同氏は以下のように書き記しています。 問題を解決するのに、最先端のAI技術は必要ない。むしろ、既存のAI技術を

最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを

アスファルトが大気汚染物質を放出していることが判明。車と工場を止めても空気は汚れる2020.09.06 23:0033,588 Dharna Noor - Gizmodo US ［原文］ （ R.Mitsubori ） どうすりゃいいんだ…。 アメリカの都市部は、たくさんのアスファルトに覆われています（日本もですね）。全米アスファルト舗装協会によると、米国内にあるアスファルトの総量は約180億トンにのぼるんだとか。重さで表現しても、ちょっとピンとこないかもしれませんが、いずれにしても土煙の舞う田舎道よりもアスファルトのほうが走りやすいし、なんとなく衛生的な気がしませんか？ しかし、実はこのアスファルトが（特に夏場）、地球の大気を汚染していることが判明したのです。 アスファルトが公害病の原因物質を放出する現地時間の9月2日、イェール大学の研究チームが科学誌Science Advances上で

もともとWindowsを利用していた筆者ですが、MacBook ProがRetina化した際にMacユーザーデビューし、そこからMacを愛用していました。しかし、この度Windowsへ戻ることにしました。理由を紹介します。 なぜWindowsに戻るのか 理由は2つ。Catalinaが酷すぎるから、そしてMacBook Pro 2018が酷いから。 Catalinaは筆者の環境では作業中に突然電源が落ちたり、レインボーサークルが表示され操作不能になったり作業や仕事がままならないときが多くありました。Mojaveではこのような症状は一切起きなかったので、これはCatalinaの問題かと思います。 MacBook Pro 2018は熱が酷いです。ノートパソコンな故ある程度排熱が厳しい面がありますが、フルパワーで使うとCPU温度が100度を超えるときが頻繁にありました。その状態で使い続けると電源が