[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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745(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d23c-aeu2 [219.98.80.75]) [] 2019/04/17(水) 00:51:28.93 ID:nGDWoLvP0(1) AAS
>>731731(2): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) [sage] 2019/04/16(火) 00:07:54.62 ID:j2FFrW1Ep(1) AAS
>>730
主観で言うから話半分くらいで聞いてもらえば幸い
SonyのNNCは値段を気にしなくて良いのであれば、かなり良いと思う
例を挙げると、ResnetにSEでバイパスして結果をさらにLSTMに流して〜、なんてのは慣れていてもコードベースだとごちゃごちゃする
また各レイヤーの入出力の次元を常に意識してコード書く必要があるけど、GUIでそのストレスが軽減されるのは大きい
拙いと言われつつも構造最適化機能がありtalos等のパラメータサーチを自分で設定しなくても済むのは便利だ
GUIで線を繋ぐだけなら初心者でも理解可能だけど、kerasだPyTorchだと言うところから始めると敷居が高くとてもそこまでたどり着けない
にも関わらず、なぜ大ブームにならないかと言うと、理由は二つあると考えている
一つは新たなネットワークを設計する業務がそこまで多くない点
もう一つはバックエンドがNNABLAというkerasでもPyTorchでもないマイナーなものである点
ただONNXという共通フォーマットに対応してからしばらく経つのにまだ流行ってないところを見ると、前者のネットワーク設計業務が業務として定着していないのだと思われる
githubで拾ってきたコードを適当に回せばそれなりに仕事として成立するのだろう
ネットワーク設計とはどういうことを指摘しているのですか？
868: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ da3c-VPDz [219.98.80.75]) [] 2019/04/25(木) 12:23:00.31 ID:Ffe7KqLf0(1) AAS
Redditに最近、上がっていた記事だと現在の世界トップ企業のAI求人数は2500人。
ちなみにGoogle Brainの募集条件は、コンピューターサイエンスのPh.D（か相応の職務経歴）C, C++のコーディング能力（とPhythonもできたら可）、欧米の学術雑誌（雑誌の指定あり）への掲載実績（か学会（指定あり）での研究発表実績）となってた。
この2500人枠の平均初任給は20万ドル。最高はUber自動運転車開発部門（Uber Advanced Technologies Group）の30万ドル。AI業界でもっとも高給が保証されている技術者は自動運転。協調型ロボットと医療診断は、最近になり停滞傾向。
908(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ da3c-VPDz [219.98.80.75]) [] 2019/04/27(土) 15:44:38.22 ID:a8qLhiQC0(1) AAS
>>897応募者の実力を判定することは意外に困難。
時間をかけて面接をするという手もあるが、面接で多数の応募者を評価することは非常にコストがかかる。
デモサイトを立ち上げてというが、最近はGitHubでソースコードを公開するのが普通になっており、
RedditのAI板で投稿されるこの種の売り込みの多くは、GitHubで公開されてるプログラムを多少、いじっただけというパターンがほとんど。
少なくともAIに関しては、大学で体系的に学習した若手（あるいは30歳以下の中途）を採用するのが一番、手っ取り早い。
また、最近の新卒者は、有名大学の新卒者の方がかえってベンチャー志向が強く、資金力があるAIベンチャーとかだと意外に採用には苦労しない。
次に、40過ぎの再雇用は学歴があっても難しい。まず、第一に、40過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。
また、最近の企業が重視する傾向の一つにチームワークがあり、若手のグループ内に一人だけ40代を入れるとチームワークが維持できなくなる。
実際のところ、大手（特に外国企業）で日本の大企業が放出した40過ぎの中堅を再雇用するという例は多数ある。
しかし、この種の再雇用のほとんどは、期限付きの契約社員として雇用されており、企業側が必要としている生産技術的なノウハウを吸収すると再雇用はしない。
955(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ da3c-VPDz [219.98.80.75]) [] 2019/04/30(火) 15:31:55.57 ID:FP18udXB0(1) AAS
現在の日本のAIビジネスを分類すると、
A) 時系列データを使った需要予測系（企業ユーザーに多い）
B) センサーデータを使ったプロセスコントロール系（製造業に多い）
C) 教育、セミナー商用
D) 顔認識による店舗管理など画像認識の派生系（数としては非常に少数）
SI業者の場合は、AとBがメイン。最近の大手SI業者の潮流はDataRobotのアプリケーション構築が増えている。
ベンチャーの場合、始めはDとかを目指すが、技術力がないところは最終的には教育、セミナー商法に落ち着く。
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