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『qiita.com』

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  • とあるAIプロジェクトの失敗とそこから得た鬼十則 - Qiita

    77 users

    qiita.com/bezilla

    私自身もこういったアンチパターンに遭遇し失敗した経験がある。 冒頭にあげた鬼十則はその反省から生まれたものであるが、ここからそれぞれの項目を解説していきたい。 1. データは自ら集めるべきで、与えられるべきではない 主人公の「データがないから開発できない」の発言は間違ってはいない。しかしデータがないと嘆くのではなく、そのデータを取りに行く努力が必要である。昨年データサイエンティスト界隈で話題となった『アルキメデスの大戦』では上のいざこざでデータ(設計図)が手に入らない時、自らデータを集めて突破口を開くエピソードが綴られている5。この姿はまさに理想のデータサイエンティスト像といえるだろう。データ収集の壁は数多く挙げられるが6、その壁を乗り越える努力を怠ってはいけない。自らが安心して開発を進めるためにも、データ取りには十分に入り込んでいくべきである。 2. 目標とは、先手先手と働き掛けていくこ

    • テクノロジー
    • 2020/07/17 16:11
    • 機械学習
    • AI
    • あとで読む
    • 開発
    • 英語論文読みを爆速にする、超便利ツール集 - Qiita

      8 users

      qiita.com/bezilla

      はじめに みなさん、論文読んでますか? 英語が苦手で論文読みに時間がかかるって人、結構いるんじゃないかと思います。 本稿では下記方針のもと、論文読みを高速化する便利ツールとその活用方法を紹介します。 日本語で論文を読む 最速(少ない手数)で便利ツールを起動する 目新しい手法ではないですが、この記事で論文読みのハードルを少しでも下げることができれば幸いです。 ※本稿でのツール使用条件 OS:Windows 10 ブラウザ:Chrome 論文:Google翻訳論文1 (2020/12/22追記):Mouse Dictionaryのアップデートを受けて、PDFの改行対策を更新 日本語資料を検索する 論文読みを始める前に、まずは日本語の資料を探してみましょう。有名な論文であればあるほど、日本語資料がヒットしやすくなります。これら資料は、あなたの論文読みをきっと助けてくれるはずです。 Google検

      • テクノロジー
      • 2020/05/04 18:06
      • english
      • 失敗から学ぶ機械学習応用~Another Story~ - Qiita

        34 users

        qiita.com/bezilla

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019 13日目の記事です。 本記事はSlideShareで公開した勉強会資料「失敗から学ぶ機械学習応用」 のあとがき的な位置づけの記事です。 おそらく機械学習の勉強法やおすすめ書籍、Kaggle参戦などの話題は他の方がまとめていると思うので、私は機械学習のプロジェクトに関わる中で得た学びを中心に書いていこうと思います。 機械学習をどう学んだか はじめに私が機械学習テーマに配属されてから勉強会発表にいたるまでの遍歴と学び、そしてお

        • テクノロジー
        • 2019/12/14 09:16
        • 機械学習
        • あとで読む
        • ai

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