人工知能(AI)の研究や開発をリードする「トップ級人材」の約半数が、米国に集中していることが分かった。日本は世界の4%にとどまり、中国や英国にも後れを取る。海外で専門教育を受けたAI人材が少なく、多様性の欠如という課題も浮かぶ。AIはデータを経済に生かすデータエコノミーの中核技術だ。最先端の研究を担う層が手薄だと競争力が落ちかねない。政府や企業は挽回に動き始めた。カナダのAIスタートアップ「エ
![AI人材、世界トップ級の半数が米に 日本は4%弱 - 日本経済新聞](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8bc2b4e628c45fddab1cc0fac47428d3d0b094fb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Farticle-image-ix.nikkei.com%2Fhttps%253A%252F%252Fimgix-proxy.n8s.jp%252FDSXMZO4558518001062019I00001-3.jpg%3Fixlib%3Djs-3.8.0%26auto%3Dformat%252Ccompress%26fit%3Dcrop%26bg%3DFFFFFF%26w%3D1200%26h%3D630%26s%3D8bc99b60513d2b2d29d42d5c6aeda1ec)
「AI(人工知能)」「機械学習」などの技術を活かしたビジネスが拡大しています。インターネットサービスでのWEBマーケティングやレコメンド機能などをはじめ、製造業でも自動運転技術や工場の異常検知・センシング、金融業界における融資判断・投資判断など、活用分野の裾野が広がってきました。 AI・機械学習のスキルを持つエンジニアにとって、また、これからAI・機械学習のスキルを身につけたいエンジニアにとって、今どんな転職のチャンスがあるのかをお伝えします。 AI・機械学習の実務経験のない方の転職事例 多くのユーザーや消費者を抱え、独自のビックデータを保有する大手ネット企業では、各部門のデータを活用したさまざまなプロジェクトが動いているほか、新進のテックベンチャーでもビジネスモデル開発、サービス開発が活発化しています。 それに伴い、当領域の主要プレイヤーであるデータサイエンティスト・機械学習エンジニア・
背景 Qiitaを始めて思ったことがあります. 「どうしてこんなにSAS使ってる人少ないんだ?」 この界隈では統計にRを使ってる方が最も多いと思われます.確かにフリーでオープンで実装されている解析手法の多いRの有用性は非常に大きいです. しかし,昔は手の届かなかったSASも今では無料で使える環境が揃い始めていますし,土台が高額なソフトウェアだったからこそ,SASがRに勝る点もたくさん有ります. そこで今回は,僕が初めての統計ソフトウェアにSASを選択し,かつ利用を続けている理由を紹介しようと思います. SASとは "Statistical Analysis System"(統計解析システム)の略で,現在は開発されたソフトウェアそのものあるいは開発している企業そのものを指します. つまり,SASという企業が開発している統計解析ソフトウェアが"SAS"です.(紛らわしい・・・) 当初は現在のR
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く