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#機械学習 #データサイエンティスト 記事まとめ

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本
機械学習やデータサイエンティスト関連の記事を収集してまとめるマガジンです。
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#AI

非IT企業でAI開発プロジェクトを始めたら。 ~機械学習をどう学んだか編~

本記事は機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019 、12/14の記事です。 ◇ 突然上司に呼び出され、隣のチームへの異動を告げられて。 別のチームといえどほぼ同じような仕事をするんだろうと思ったら、 内容は、"AI開発"でした。 その時点でプログラミングの経験はほぼなく、理系卒ではあるもののITの知識はふつうよりちょっと疎いくらい。 それでもちょっとおもしろそうだなと思ってやってみたら、ほんとにおもしろ

きゃしい

NetflixはUI/UXの改善に機械学習をどのように使っているのか？

ドラマや映画を視聴する上で、専らテレビではなく動画配信サービスを使っているという方も増えてきているでしょう。その普及度は非常に高く、2020年には国内市場規模が2600億円にまで拡大すると予測されています。 中でも独自コンテンツに強みを持つのが、2015年に日本へ上陸したアメリカのサービスNetflixです。2019年度だけでもおよそ1兆円（！）もの予算を自社制作のオリジナルコンテンツに投入しており、従来の映画やドラマの配信サービスを超えた規模感を持っていることが伺えます。

みゃふのPythonプ…

【今週のAI記事厳選！】　AI界隈注目記事まとめ #17 (9/1~9/9) | AI Academy News

はじめにkazuです！ 毎週恒例の今週の注目AIニュースのまとめです！ 今週もまとめます！ ＊AIに関して勉強したい方は下記の２つご利用ください！ AI Academy 無料でPythonや機械学習、ディープラーニングが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス *一部コンテンツは月額980円にて全て利用可能。 AI Academy Bootcamp 個人向けのAIスクール（1ヶ月5万円で受講可能なAIスクール） サイバーエージェントがAI事業本部を発足、データ

kazu@生成AI×教…

【今週のAI記事厳選！】　AI界隈注目記事まとめ #15 (8/12~8/22) | AI Academy News

最新の研究でわかったこと。匿名データは実は簡単に暴けちゃう 47%のプロジェクトがPoC（実証実験）に至らない。AI活用の課題は「課題がわからない」こと。−AIに関する調査結果が公開 22歳で1億ドル集める強者現る。AIの｢目｣を鍛えるScale AI 「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化　足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語 (1/5) GANの三つ巴バージョン!? データ増強をするためのGANモデルGAMO NTTデータ、AIを活用した渋滞予

kazu@生成AI×教…

【CVPR'19 / ICCV'19】3D Human Pose Estimationの最新研究動向まとめ

はじめにPose Estimationとは、画像や動画から人物の姿勢（関節位置）を推定するタスクのことです。特殊なマーカーを身に着けたりせずに、一般的な動画像のみから人物の姿勢を推定できるため、例えば 　・スポーツにおける選手のフォーム分析 　・映画やアニメの制作におけるモーションキャプチャ 　・店舗の監視カメラ映像を元にした人物の行動解析 など、様々なアプリケーションが考えられます。 従来は画像上の関節位置のXY座標のみを推定する2D Pose Estimationの研究

Hiromi Naka…

2019-05-13 Tech-on MeetUp#06「What can AI (I) do?」 #TechOn東京

2019/05/13 に開催された Tech-on MeetUp#06「What can AI (I) do?」 のイベントレポートです。 ●イベント概要 Tech-on 〜Networking for Techies〜について 『技術者同士を、人と人とのネットワーキングで繋ぐ』 技術のトレンドは非常に早い流れで移り変わるのがいまのIT業界の理です。 ナレッジをきれいなドキュメントに起したり、それを閉じた組織のなかで共有しているだけでは この早い流れについていくことは絶対

諏訪真一

【2週間分AI記事厳選！】　AI界隈注目記事まとめ #1 (4/23~5/6)  | AI Academy News

はじめに無料でPythonやAIが学べるAI Academyを開発しているkazuです！ 今回は、AIに関する2週間分ほどのAI記事厳選したものをまとめました！ AIに関するニュース、毎日何件も多い日には何十件も流れるので、全然追えないですよね。。（自分もです） 私は定期的に毎日ニュースをAI Academy Facebook Communityで一年半前から発信しているのですが、そちらでも発信した内容の中から、4/23~5/6にて注目を浴びた記事をまとめてみました！ 実際

kazu@生成AI×教…

AI は思わぬ方向から職を奪う

最近、人口知能（AI）の進歩によってどんな職が奪われるのか、というテーマの議論がとても増えています。 典型的なのが @Dime の「営業マンの数は減っていくのか？慶大・土居丈朗教授に聞いた『今後、生き残る仕事』」という記事で、どんな職がAIによって置き換えられるのかを、以下のような文章で説明しています。 働く人の多くを占める、営業マンはどうかと言うと、足で稼ぐタイプの営業は減る。準備、企画などAIに導いてもらい、データで示す営業スタイルになる。どこに訪問しても同じセールス

中島聡

落合陽一らのDeepWearプロジェクト最新版、機械学習の生成画像の質はパタンナーにあまり影響せず

BalenciagaやMicrosoftなどアパレルの分野で機械学習を取り入れる取り組みや研究はよく行われてきた。しかし、デザイン画は作成できても、それを元に実際に服を作れるかどうかや、服の製造の上流から下流まで全てを機械化する取り組みに関しては疑問がもたれていた。 服の製造を全て機械化できる可能性はどれくらいあるのだろうか？また、そのためにどういったことをしていく必要があるのだろうか？ 生成画像の質はあまり影響せず2019年3月11日から、フランスで行われた第10回Au

Fashion Tec…

今週のAI・データサイエンス界隈のニュースまとめ #5 (2019/4/1 - 4/7)

こんにちわこんばんわwakameです。ちょっとだいぶ投稿に間が空いてしまいました。 1. ロボットは人間の労働力の代替えになるか？AIが人間の仕事を奪うと噂されているようにロボットも人間の仕事を奪ってしまうのでしょうか。この疑問に対してこちらのケースは一つの解を示していると思います。 「Amazon Robotics」は、商品棚の下に「Drive」と呼ばれるロボットが入り、棚を持ち上げ、FC内を移動する革新的なテクノロジーです。ロボットが商品棚を従業員の前まで運ぶことによ

wakame

AI ネイティブなる世代に向けて

先日、将来、必要となるデータ分析スキル、ICTスキルは何かということに関する記事を書きました。 様々なデータサイエンススキル、そして、 AI 活用が当たり前になる未来を生きる世代に対して、どのような教育を提供すべきかというのは、日々考えさせられるものがあります。 以前、以下の講演でも紹介させていただいたのですが、誰もが知っている某世界的インターネット企業の幹部の方から、こんな話を聞きました。 某グローバルインターネット企業において、シニアエンジニアに対して Deep L

Masaya.Mori…

データ戦略の会社が考える「データ分析・AIのビジネス導入に必要な４つのポジション」

分業チームの必要性AI.Accelerator座長の進藤さんのツイッターで以下のような内容がありました。 私の認識でも、データ分析・AI導入は、今の時点（2019年4月時点）では多くの企業に取って「チーム戦」を取らざるを得ないと考えています。それも、「社内の人間・社外の人間を含めたワンチーム」によるチーム戦です。 サッカーをするならゴールキーパー、ディフェンダー、ミッドフィルダー、フォワードが必要なように、自社にいる人材で賄えるならよいし、そうでないなら社外のチームと協力

武田元彦 | Data…

Uber徹底研究 -「続き」MaaSを支えるデータサイエンス編 レコメンド-

今回も前回に引き続き、Uberが使用するデータサイエンス、特にレコメンドについて紹介していきます。 前回、ご好評いただいた以下の記事を含め、まずはこれまでの連載をまとめておきます。 ・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編- ・Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編- ■Uberがレコメンド？そもそも、Uberがするレコメンドなんてあるの？という疑問を持たれる方もいら

Tack

AI(deep learningや機械学習)導入にあたって危険と思った5つの兆候

週にだいたい15件(1日3件ほど)のAI(ここではdeep learningや機械学習を指します)導入に関するご相談をいただきます。それを3年間やっているので、相当数1,000社くらいはお話したかと思います。(こういうとなんか胡散臭いですね笑) その中で「これは実運用までは遠いだろうな」と思う瞬間がいくつかあるので、それを抽象化してまとめてみました。 ※追記: 抽象化したものを記載しております。特定の企業や個人のAI導入に対するアティチュードを非難/否定するのものではない

Yuki Mimuro