機械学習を使った事業を成功させるために必要な考え方や人材、フェーズとは？ - Qiita
はじめに みなさま、初めましての方もご無沙汰しておりますという方も、株式会社キカガク代表の吉崎（twitter:@yoshizaki_kkgk）です。 ちょうど１年ほど前に失敗して泣きながらこんな記事を書き、多くの方から反響をいただきました。 Qiita: 機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて こちらの記事は2018/10/25現在、1118いいねをいただけるモンスター記事となりました。 いま思うと、契約に関する素人感丸出しの記事ですが、まだまだ黎明期のこの分野にとっては共感していただけるような内容だったのだと嬉しく思います。 この記事が関係あるかないかわかりませんが、これ以降、契約周りの話であったり、機械学習のモデルではなくプロジェクトとしての進め方の書籍や記事を2018年は多く見かけるようになりました。 まさに、技術から事業化への一歩を踏み出した１年であっ
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
次世代人工知能≒機械学習の形はこれだ！動画でAIを学習
株式会社massive lnggの古川です。 下記にこの記事の続編の研究を載せました [自動的に知能を高める次世代AIシステム開発：動画機械学習] https://qiita.com/furukawamassive7/items/fc3b7de6ad092d87cb30 https://qiita.com/furukawamassive7/items/71354bf3713ec84d27d9 AI≒機械学習のエンジニアとして 「次世代AIは動画学習によって生まれる」ということを ほぼ確信しています。 AIの動画学習によって現在では手の届いていない まるで人間のように会話をしたり、思考ができる 革新的な人工知能アルゴリズムが登場するのではないかと考えています。 その理由とともに 裏付けとして今回行った実験結果を報告したいと思います。 また、あえて機械学習ではなく 「AI=人工知能」というワー
日本と欧米の国家レベルのAI戦略を比べてみる - Qiita
こちらのWeekly Updateでも以前中国のAI戦略を紹介しましたが、実はこの15ヶ月くらいの間に他の主要な国々もAIテクノロジーの利用と開発にあたっての戦略を発表しています。 こちらにそれぞれの国のAI戦略がハイレベルで簡単にまとめられています。どの国もフォーカスとプライオリティに差があって、お国柄が出ていると思います。 もちろん日本もしっかりと、さらに実は世界でも2番めに国家レベルでのAI戦略をまとめ発表しています。2016年4月に、「未来投資に向けた官民対話」における安倍首相の指示を受け、人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを作るための「人工知能技術戦略会議」が創設されています。 人工知能技術戦略会議 - Link AIポータル - Link 産官学を代表する11人のメンバーからなりますが、ほとんどが官僚で、あとは東大の学長、トヨタとKDDIの会長といったメンバーです。
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