2018.12.03スポンサーリンクこんにちは!札幌で現実という名の怪物と戦っているITエンジニアのたにです。ITエンジニアたるもの、最近はやっぱりAIという分野に興味があります。Echoに代表されるスマートスピーカー(AIスピーカー)の登場や、これから拡がっていくであろう自動運転に使われている技術として、一般の人でも聞いたことがある単語だと思います。そんな新しい技術領域に対して、飛び込んでみよう!と思って、いろいろ本を読んだり、Webで調べたりして知識を習得しようと努力してはいるものの、ニューロンがどうとか、エントロピーがなんだとか、難しい言葉ばかりが並んでいて、なかなかに敷居が高い。それくらいのハードルを超えてこそ自分の強みになるよね!という、内発的モチベーションを最大限引き出して日々勉強しています。そんなわけで、まだまだAI未熟者の僕が成熟していく姿をこのブログで表現していきたいと思ってます。僕と同じように入り口で挫けそうなそこのあなた!一緒に成熟しませんか??というわけで、今日はAIに関して最近得た知識を言語化していきます。機械学習と深層学習データサイエンティストと機械学習エンジニアまとめ人工知能の歴史これは多くのサイトで語られてると思うので、説明は省略します。(いきなり雑で申し訳ないです・・・)簡単に僕の知識で書いてみると、これまで何度か人工知能ブームというのが湧き上がったのですが、そのいずれもが当時の技術の限界を迎え、ブームは終息していきました。Things)の普及に伴い、ビッグデータの収集が容易になったことで、そのデータを活用法の1つとして、最近またブームが到来した。ちなみに、今回が3回目のブーム到来とのことです。このブームはいつまで続くのでしょうか。ちなみに、僕自身はあと数年でこのブームは終わる、と予想してたりします。「深層学習(ディープラーニング)」です。この2つの用語の違いをみてみましょう。機械学習(マシンラーニング)人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。深層学習(ディープラーニング)多層のニューラルネットワークによる機械学習手法である。一言で表すなら、層が有るか無いかになるんでしょうか。人間の脳と同じことをコンピュータの電子制御で実現しよう!みたいな発想なのでしょうか。これによって今まで出来なかった大量のデータを処理して精度を上げたり、人では見つけることが出来ない特徴を機械が見つけたり。技術者としては、ディープラーニングも使えるようになりたい。機械学習エンジニア:「エンジニア」の発展版というのが、わかりやすい表現なのかなと感じました。どちらも、機械学習の知識はもちろん、統計学の知識やPython、Rのコーディングスキル、一般的なITスキルなどが必要。個人的には新しいスキルを身に付けたいと思っていたので、今までやってきたことから遠い「データサイエンティスト」の方にあえて向かってみたいと思ってます。まとめいかがでしたでしょうか。AIについて少しでもお分りいただけたでしょうか?最初に書いた通り、僕もまだまだ未熟者なので間違えてるかもですが、これを見て興味を持った方がいればぜひ一緒に勉強しましょう!というわけで、次回。実際にどうやって勉強しているかを書いてみようと思います。会社員のひとりごと毎日21時まで残業していた会社員が定時で帰るようになった話こんにちは。今日からお昼休みを利用して記事を書くという変化を実行してみようと思います。いい感じに習慣化すればいいなー。いうわけで、今日は毎日21時まで残業していた僕が定時に帰るようになったお話と、それによって変...2019.05.21お仕事テクニカルテキストエディタをお探しのそこのあなた。VSCodeがオススメですよ!今日も1日が終わりに近づき、久しぶりに仕事終わりのブログ執筆に勤しんでいる、たに(@tanirepo)です。PCでテキストファイルを編...2019.04.08お仕事テクニカルAWSサービス調査メモ〜Compute編こんにちは。たに(@tanirepo)です。Services)を調べたので、その時の調査メモを記事にしてみます。会社員のひとりごと生産性を上げるために僕がやった3つのことこんにちは。今日は僕が生産性を向上させるために実行した3つの施策を紹介したいと思います。会社の中にいると「生産性をあげよう!」みたいな雰囲気が漠然と漂ってますが、まずは自分ごとと...2019.05.21お仕事テクニカルコンピュータの3つの原理原則を理解しよう〜IT基礎知識こんにちは。今日はタイトルの通りですが、ITエンジニアには欠かせない基礎知識として、コンピュータの原理原則について、自分なりに整理したいと思います。物事には原理原則というものがありますよね?変わらないこととかお決まりみた...2019.05.13お仕事マネジメント属人化について真剣に考えてみる。