幸記吉本あなたがソフトウェアエンジニア、プログラマー、データサイエンティスト、あるいはテクニカルマネージャーのどれかであるならば、これから述べるソフトスキルはあなたを優れた人物として際立たせる。わたしたちにはあるひとつのルールがあった。機械学習とデータサイエンスはどちらも意味の広い用語だ。データサイエンスは多くを要求される分野である。見られるのは、部分的にはデータサイエンティストとして雇われるには多くの経験が要求されるからだろう。海外のAI系コンテンツに触れたい方におすすめ。AINOWは翻訳記事だけではなく、海外記事の要約をまとめたコンテンツも配信していきます。Conwayが作成したデータサイエンスのスキルセットの可視化(※註1)は、よく引用される古典である。それではレコメンデーションシステムはどのように動くのであろうか。有名な理論物理学者のリチャード・ファインマン(※訳注1)は次のように言った。GANの背後にあるアイデアとは、データを理解するネットワークを訓練することである。Network:GAN)はディープラーニングにおける革命を起こし始めた。この革命は、いくつかのメジャーな技術的ブレイクスルーを生み出した。Nolis氏との共著です。彼女が執筆したほかの投稿のチェックしてみてください。わたしは12のスタートアップと働いたことがある。海外のAI系コンテンツに触れたい方におすすめ。AINOWは翻訳記事だけではなく、海外記事の要約をまとめたコンテンツも配信していきます。幸記吉本わたしは独学で機械学習エンジニアになりました(※原註1)。わたしがもう一度独学を始めるなら、そんなわたしに伝えたいことを以下に記します。最近、みんながデータサイエンティストになりたがっているように見える。海外のAI系コンテンツに触れたい方におすすめ。AINOWは翻訳記事だけではなく、海外記事の要約をまとめたコンテンツも配信していきます。いう言葉を目にしたことがある人も多いでしょう。人間の言葉を機械が扱えるようにする自然言語処理は、チャットボットなどに活用され、研究も盛んに行われています。