AIエンジニアだけど質問ある?
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AIっていうか機械学習エンジニアだけど、世間のAIに関する意見聞きたくてスレ立て。 修論書くだけだから暇なM2だけど機械学習やりたかったらやっぱりPythonとかやった方がいいの?
専攻は機械でC++とかは使ってるんだけど Pythonでどうぞ。Anaconda入れてJupyter使っておけば大丈夫。フレームワークなりライブラリが整ってるから、他必要ない。 cudaとかの環境構築がめんどくさすぎるんだが慣れるもんなんか? >>4
数学なんか計算できなくても構わない。計算するのは機械だから。数式の意味は何となく知っている必要あるけど。 >>5
慣れれば簡単だが、そもそもGoogle Datalabとか使って環境構築の手間は省くのがいい。 今まで全くAIとか関わってないんだけど就職出来る? 中堅国立理系学部卒予定 >>8
データサイエンティストになるとして、今なら余裕。中堅企業で(育成期間の問題から)学士は取らないって言ってたけど、大手企業なら問題ないかと。 >>10
システム開発部門なので基本は業務システムの改善案の企画と構築(社内、社外の両方)。最近は教育というか、機械学習とは何で何ができるかの啓蒙活動が多め。別に忙しくないけど、プライベートの多くを情報収集に当てるのが必須かなぁ。 ボッキデータはこれからの時代の花形であることは否めない。 >>1
いままで、製品化されたものがどんなけあって、それぞれ売り上げ規模を教えください。 >>13
Webサービスやパッケージ作ってるわけじゃないから、製品化とかはやってない。まぁ、1つのテーマで数百から数千万程度の案件規模かな。 年収はどれくらいですか?推移も含めて教えて欲しいです。 >>15
一千万くらい。元々はアーキテクトなので、機械学習エンジニアとしてだけの評価はわからんが、同業他社の話を聞くと似たようなもんだと思う。 どの程度の専門性が要求されるの?Iclmの最新の論文とか周りの機械学習エンジニアはチェックしてる感じ? >>17
エンジニアなので最新の論文を積極的に追うよりは、実際の業務に適用するために、ある程度実績のあるモデルを利用する方が多い。データの整備やシステムに組み込むための試行錯誤が主だしね。
TensorFlowとかPyTorchとかの道具の使い方に、専門性を求められる。社内にインフラ持つところま少なくなってるので、クラウド系の知識もね。 >>18
AIエンジニアへの転職が少し視野に入ってるから聞きたいんだけど、その場合の機械学習エンジニアの面白さってなに? >>19
エンジニアなら、自分で作ったシステムが意図した通りに動くのは楽しかろう。機械学習ならではとしては、たまに想像を超えた効果が出ることがあることかなぁ。 >>20
社会人としては10年以上、3社目という感じ。元からのデータサイエンティストじゃない。 >>21
なるほどね〜、ありがとう。今CS周りの学科で働いてんるだけど、GoogleとかPFN(メルカリ)以外にオススメの企業ある?民間もすごく魅力的なんだけどなんか転職しても…って感じる企業が多くて >>23
お勧めというのは難しいが、別の観点を提示するならば所謂ユーザー企業を検討するのもいい。特に機械学習なんて導入してなさそうなところ。データ発掘からモデル構築、システム導入まで全部できるなら、専門部署作るまで二年でいけるかも。 ツイッターのAI界隈にイキリエンジニアが多いのどう思う? >>26
ツイッターはあんまり見ないから知らない。 なんで最近のなって急激にAIが話題になるようになったの?なにかデータサイエンス界で大きな変革あったの? >>29
ハードウェアが追いついて深層学習がまともに使えるようになったのと、画像認識で急激に精度が上がって話題になったからだったと思う。
実は単純な問題だと、SVMなどのシャローラーニングとディープラーニングに大きな差はなかったりするけど。 >>30
画像認識とかハードウェアの発達はまた別分野?門外漢やからITの発達の理由が知りたい。 AIにヒット曲学習させてヒットしそうな曲を作りAIということは伏せてリリースしてみる実験
してみたいんやがどう思う?どうしたらいい? >>31
ハードウェアはGPUの発達が大きい。ある意味ゲーム産業が育てたとも言える。画像認識は機械学習の独壇場じゃないかなぁ。 >>32
機械学習は数値行列の演算でしかないので、まずは音楽をどうやって行列で表すか調べることになる。
音波(正弦波とか)レベルでの音楽の自動生成は実験結果があったと思うけど、確か十数秒分くらいしか、まともなものになってなかったと記憶してる。 >>34
専門の人の意見は流石!サンクス。ワイみたいな門外漢だと機械学習を万能だと思ってしまう節があるからちゃんと勉強したいわ >>34
数値化しやすいものと相性がいいという理解でおけ? >>36
ただ数値化できればいいという訳ではなく、連続的では無く離散的なデータはそのままでは扱えない。
文字列を例にすると、仮に文字コードで数値化しても、「大人」という単語と「子供」という単語を大小比較することに意味がない。
だからなんらかの方法で数値的な意味を持たせる必要があったりする。
もう少し詳しくいうと、幾何的に捉えるために推論対象に座標を与えて、対象同士の距離で意味を表すことができるように変換する必要がある。 研究職だけどデータ取ってエクセルでグラフ作って報告書書くの本当面倒くさい
AIに報告書書かせる時代はいつ来るんや? >>38
定点観測とかの形式化された実験結果のレポートであれば、AI関係なくシステム化できるがな。ITに投資しない自社の担当者を呪うべし。 ホリエモンの言う近いうちに人間にとって苦痛な労働はAIによって機械に代替されて皆遊んで暮らせる(遊びと仕事の境界線なくなる)という意見は現実性ある、 0040 就職戦線異状名無しさん 2018/08/11 00:07:12
ホリエモンの言う近いうちに人間にとって苦痛な労働はAIによって機械に代替されて皆遊んで暮らせる(遊びと仕事の境界線なくなる)という意見は現実性ある? ワイとしてはそういう未来が来る事望むんだが(BIとか社会制度変える必要はある) 専攻全く関係ない28歳フリーターなのだが、今から職業訓練校とかでプログラミング学ぶのは就活としてどう思う? >>43
プログラミングを独学で理解できない人間は、どちみち仕事できない。職業訓練校は卒業後の斡旋や給付金以外に期待するのは無駄だと思う。 >>42
そういうものなのか、ホリエモンだけじゃなくて情報系の学者である落合陽一も似たような事言ってた(ホリエモンほど言い切ってはなかったが)から信用しちまってたよ。
落合陽一のことはどう思う? >>45
少なくとも機械学習界隈では、見たことも聞いたこともない。 RNNで応答曲面作って設計パラメタ最適化してるんだが、和書でいい参考書ご存知? >>46
そういうもんなのか、たしかに本人も専門は波って言ってた気がする。最近よくメディアに出てるし東京大学院の博士号まで取ってる(たしか飛び級)くらいだから見てみて欲しい、できたら感想聞きたい >>47
応答局面法は知らんかった。単純な道具の使い方なら「PythonとKerasによるディープラーニング」とか。
わかってると思うけど、RNNよりはLSTMやGRU使った方がいいというのと、seq2seq問題として捉えられないか検討するとか。 >>48
メディアに露出してるところを含めてアーティストだな。学者ではない。少なくとも機械学習を含めたAIの専門家ではないので、言うことなすことパフォーマンスと思って楽しむのが吉。 AIが戦争に応用されているけど、君は戦争に加担している自覚ある? >>51
釣り針でかすぎだか、あえて答えるならば、戦争が完全に無人化されるといいね! 来年からユーザー企業のIT部門で働くんやが、身につけておくべきスキルとかある?
学部は情報やがプログラミングはうんち >>53
業務部門の人と仲良くなれる能力。マジで。この能力がないとストレスで辞めることになるだろう。 >>55
まさか本気で言ってるのか・・・。まぁ、足し算の発明が戦争に加担しているというなら、その通りだと思うが。その場合はすべての発明は戦争行為だな。 >>54
仲良くなるにはどうすればええんや?
頻繁に飲みに誘うんか? >>58
頻繁に声をかけたり、ひたすら話を聞いてくれる人を、人は好きになる。そんなビジネス書に書いてそうなテクニックが本当に役に立つ場所、それがユーザ企業のIT部門。 >>59
知らんかった。5chでの情報収集は馬鹿にできないなぁ。ただ、有望だというなら資金調達で集まるお金が二桁は違うと思うんだよねぇ。
力学系学習器ってのが原型らしいんだが、既存のアルゴリズム組み合わせただけのような・・・ >>50
機械学習の専門ではないけど筑波大の准教やって論文も書きまくってるから信用してたわ、さんくす >>60
単純接触効果ってやつやな
ただコミュ障のワイには自分から会話しかけるのは至難の業… >>66
AIは仕事盗んだりしないよ。むしろ仕事を増やしてくれるよ。嬉しかろう? ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています