→Python関連
→アルゴリズム
→数学・物理
→データサイエンス
サブトピック†
- Recruit Data Blog | AI開発の新たなパラダイム「基盤モデル」とは 2022.7
- 基盤モデルとは「大量かつ多様なデータで訓練され、多様な下流タスクに適応(ファインチューニングなど)できるモデル」のことです。具体例としては、大量のテキストデータで学習することで感情分析や質問応答など多数のタスクで使えるようになったBERTや、加えて翻訳などの生成系タスクもできるGPT-3、大量の画像・説明文ペアで学習することでゼロショット画像分類ができるようになったCLIPなどが挙げられます。
- ヨーロッパはAI時代の競争においてなぜ絶望的なのか 2019.2
- VCと起業家のエコシステムがない
- アメリカの起業家のような革新性がなく、中国の起業家の粘り強さもない
- 今の時代に必要なソフトウェアとAIの問題を解決するのに必要になる経験がない
- コンシューマー・インターネット、ソーシャルメディア、モバイルのアプリケーションの3分野で大きく成功した企業を作ったことがない
- 現在、参考にすべきなのは、アメリカであり中国であり、アメリカの場合は特にシリコンバレー
- 「人工知能が仕事を奪う」に怯えている人たちが、今絶対にすべきこと 2017.29
- 「人工知能が人の仕事を奪う」どころか、「人工知能は世話がやける」こそが真実
- そのため新しい人間の仕事が生まれる。そのために関連のリテラシーを身につけること
- 世話ができるのは、世話をする相手のことを知っている人だけ。専門的な人的投資・研修なくしては、到底キャッチアップできないものです。今までのビジネス経験を応用してなんとかなるようなレベルではない
- 日本企業は、アメリカ・イギリス・ドイツ・フランスのわずか1/3程度しか費用をかけていません
- 幸い、過去の技術革新の時と比べて、私達の時代は学習しようとする人たちに有利
機械学習†
サポートベクターマシン、SVM†
適用事例†
AWS SageMaker†
Google Colab†
その他のフレームワーク、開発環境†
オンライン学習†