「AI技術がコモディティ化している」はウソ？~研究者が企業で活躍するためにこれから求められるスキル~｜田村浩一郎@ACES
0. 自己紹介皆さんこんにちは、株式会社ACESの代表の田村(@7142857)です。簡単に自己紹介させていただくと、私は東京大学の工学系研究科博士課程で松尾研究室に所属し、Deep Learningの金融への応用について研究しつつ、株式会社ACESという会社を経営しております。先週はIPOのタマゴにも出させていただきました。 【IPOのタマゴ～磨けイノベーション】テーマは「人の知見を数式化する」。ACES 田村 浩一郎社長をゲストに迎え、今後の事業展開や戦略を聞く。視聴は→https://t.co/8KbwDmPBWM pic.twitter.com/go4nZTnDy1 — 日経CNBC (@NIKKEI_CNBC) September 9, 2021 1. AI技術がコモディティ化しているという主張の理解 Deep Learningが登場してから、"AIブーム"が続いていました。 -
eコマースの検索と推薦についてのサーベイ論文である 'Challenges and research opportunities in eCommerce search and recommendations' を社内勉強会で発表した
eコマースの検索と推薦についてのサーベイ論文である 'Challenges and research opportunities in eCommerce search and recommendations' を社内勉強会で発表した 2021-07-10 SIGIR eCom を探索していたら発見したサーベイ論文の “Challenges and research opportunities in eCommerce search and recommendations"が面白かったので、社内の勉強会で発表してきた。 和訳すると、「e コマースの検索と推薦における挑戦と研究トピック」で、e コマースにおける検索と推薦の課題が明瞭に書かれていて非常に面白い論文でした。 自分もまだ検索エンジニアとして日が浅いので、手持ちのパターンを増やせるように日々勉強していますが、この論文のおかげでかなり
新卒NLPエンジニアが取り組んだ音声合成システムにおける句境界予測モデルの導入
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは、2020年4月に新卒としてLINE株式会社に入社した二又 航介です。テキスト音声合成システムの研究開発を担当するAI開発室 Voiceチームに所属し、音声合成システムにおけるテキスト処理部の研究開発やチームの機械学習基盤構築に取り組んでいます。 学生時代は機械翻訳や同時通訳に関連する研究に取り組んでいました。研究以外の活動としては、アルバイト・インターンでの対話システムや機械翻訳システムの研究開発、個人活動としてwebアプリケーション開発などを行っていました。このような活動を通じて、数多くのユーザーに利用される自然言語処理技術を活かしたサービスに携わりたいという思いからLINEを志望しました。学生時代は専
サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データエンジニアの@masaki925 です。 この記事はMLOps Advent Calendar 2020 の19 日目の記事です。 MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 MLOps レベル 0: 手動プロセス MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化 MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介したいと思います。 想定読者は以下のような方です。 これからMLOps を始めようとしている方 既存プロジェクトがあり、ML 等を使ってエンハンスしていきたいと考えている方 異文化協業に興味がある方 ML ワークフロー
ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編）
ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編） Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏は、昨年米国で新会社「Launchable」を立ち上げ、日本にもその100％子会社であるLaunchable Japanを近日中に立ち上げ予定です。 Jenkinsの登場がテストやビルドの自動化を促進し、ソフトウェアの開発生産性を向上させたことは明らかでしょう。川口氏によると、Launchableは機械学習などの技術を用いてそれをさらに前進させるものだとしています。 インタビューを行った5月末の時点で、同社は米国に6人、日本に4人と10人ほどの体制で製品開発を進めています。 果たしてLaunchableはどのようなビジョンで何を実現しようとしているのか、同社共同創業者兼共同CEOの川口氏と、Laun
普通のエンジニアが初めて動かすディープラーニング
＠IT eBookシリーズ Vol.64『普通のエンジニアが初めて動かすディープラーニング』（画像クリックでeBookを表示） AI・機械学習・ディープラーニングはもはや、あなたのような「普通のエンジニア」にとっても「使えない」では済まされないトピックだ。しかし「どこから手を付ければよいのかが分からない」「書籍を読んだけど数式がたくさん出てきて、途中で読むのをやめてしまった」「書籍は何とか1冊読み切ったけど、やっぱり仕組みと挙動への理解が不十分で実践しづらい」という人は少なくないのではないだろうか？ 本書は、『普通のエンジニアでも分かるディープラーニング概説：人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（58）』の続編として、ディープラーニングの仕組みと実装方法を初心者向けに解説している。図解（「ニューラルネットワーク Playground - Deep Insider」という無料で動かせるW
日本語OCRはなぜ難しい？ NAVERのエンジニアが語る、テキスト検出における課題と解決策
2019年11月20、21日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテーマに、LINEの技術の深堀りを、2日目は「Production」をテーマに、Web開発技術やUI/UX、プロジェクトマネジメントなど、より実践的な内容についてたくさんのプレゼンテーションが行われました。「NAVER ClovaのOCR（光学的文字認識） 」に登壇したのはNAVER OCR Team AI ResearcherのHwalsuk Lee氏。深層学習を用いたOCR技術の仕組みについて語りました。講演資料はこちら LINEのOCR技術の仕組み Hwalsuk Lee氏：みなさま、こんにちは。Hwalsuk Leeと申します。NAVER Clova OCR Teamから参りました。今
「CNNって何よ」って聞かれたら、とりあえずこう説明してみたら？という話 - Np-Urのデータ分析教室
タイトルの通り、「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）って何よ」とざっくりと質問された時に、自分だったらざっくりとこう説明してあげる、というのをまとめます。 この記事で説明している内容は、以下を元にしているので、よろしければ是非。 Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者:梅津 雄一,中野 貴広発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー） なお、スマホのAMPだと、数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから読んでいただけると。 まずニューラルネットって？畳み込みニューラルネットワークについて説明する前に、ニューラルネットワークも軽くおさらいしてあげましょう。 脳は入力を受け取ると、以下画像のように各神経細胞が反応しながら処理が次々と行われます。 ニューラルネットワークは、このような脳の神経伝達の働きを数理モデルとして落とし
「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する
2018年4月21日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「機械学習ブームの裏側に」に登壇したのは、ヤフー株式会社データプラットフォーム本部の池上哲矢氏。「女性エンジニアが少ない」という問題に対して、機械学習を用いて解決を試みた、ユニークな取り組みを紹介します。 「連続最適化」を研究し、ヤフーへ 池上哲矢氏（以下、池上）：ご紹介に預かりました、ヤフー株式会社の池上哲矢と申します。 今日は「機械学習ブームの裏側に」というタイトルで、発表させていただきたいと思います。こういったイベントは初めてで、すごく緊張しているんで
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
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