Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
2. ⾃自⼰己紹介 l l l l ⽐比⼾戸将平（HIDO Shohei） TwitterID: @sla 専⾨門：データマイニング、機械学習 経歴： l l l 2006-2012: IBM東京基礎研究所データ解析グループ l 機械学習のアルゴリズム研究開発 l お客様案件で数多くの異異常検知プロジェクトに従事 2012-: 株式会社プリファードインフラストラクチャー l ⼤大規模オンライン分散機械学習基盤Jubatusチームリーダー 2013-: Preferred Infrastructure America, Inc l 取締役／Chief Research Officer 2
技術を実用化する - Preferred Networks Research & Development
論文の最後に「この技術はこれから様々な場面で役に立つだろう」と書いてあるのを読んだり、実際に書いた人がいると思います。研究者の視点からは「十年に一度のすごい発見が起きた」場面に出くわし、世の中にどのような影響を与えるのだろうと思うこともあります。しかし殆どの技術は世の中で活かされることはありません。なぜなら技術を実用化するには非常に多くの困難が必要とされるからです。 そもそも、殆どの技術は誕生したとしても人の頭に留まっています。ものすごくいい手法を思いついた、としてもそれを言語などで外在化させない限り、その技術がその人以上に世の中に広まることはありません。有名な例でBurrows-Wheeler変換という今のゲノムシーケンシングを支える技術はWheeler氏が「あまりにも当然である」ことから論文化していませんでした。Burrowsの勧めでこの技術はDECの社内報として発表され、現在のように
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