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
techに薦めている書籍｜ばんくし
お久しぶりです。CADDiの河合、もとい@vaaaaanquishです。 数ヶ月前、CADDi社内で「オススメ書籍」というものを書きました。 社内にも公開し読み会などを開いています私は前職の上司の影響でビジネス書を多く読むようになったのですが、ゴリゴリの技術書でない書籍というのはどうしてもエンジニアにとって読みにくい物も多いなと思っています（悪いと言っている訳ではなく飲み込みのために行動や知識を求められるよねという意です）。 また、エンジニア向けの書籍でも、少し概念的に古く、現代に適応しにくいものもあったりします（名著は名著である事には変わりないですがエンジニアリングもIT分野も年々進化し続けているので一部現代で扱いづらい概念が出てくるのは当たり前だよねとも思います）。 なので、なるべく「エンジニアが読みやすく」「比較的新しい環境で使える」をテーマに書籍を選び、比較的本を読む数の多くないエ
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