【嫌儲IT部】『機械学習エンジニア』って実際どうなの?給料高い、将来性ある、最先端技術を学べる、起業で一攫千金狙える 最高じゃね? [513565329]
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Yann LeCun氏はベル研究所に在籍していた30年前、画像認識などのタスクを解決する上で極めて有望だと考えられる「畳み込み神経回路網」(CNN)という機械学習(ML)アプローチを確立した。そしてCNNは今や、人工知能(AI)分野のディープラーニング(DL)を支える主力テクノロジーと認識されるまでになり、同氏は2019年にコンピューティング分野のノーベル賞に相当する「ACM A. M. チューリング賞」(ACM A. M. Turing Award)を受賞した。 ニューヨーク大学の教授であり、MetaのチーフサイエンティストでもあるLeCun氏は、3月21日の週に米ZDNetが実施したインタビューにおいて、最近はこの30年間で最もエキサイティングな日々と送っていると語った。同氏はその理由として、新たな発見によって、CNNのようなAI分野の実用性を向上させる可能性のある長きにわたる議論が活性化されている点を挙げている。 友人がデータサイエンスで博士号をとれそうだが、
金持ちになってしまうのか しかもガッチガチの理論より妄想理論のほうがバリュー高いしね
妄想家には辞められない職業 アルゴリズムをチューニングするよりも適切であろうデータセットを準備するのが課題やからな >>1
お前みたいなバカが業界に片足突っ込んでもアノテーションの単純作業要員にされるだけ 学校の数学が中学レベルも怪しいんだけど大人になってから勉強し直したい場合ってどうやって学べばいいかね?
機械学習の教本とか読んでも数学知識は「まあこの辺は高校大学で勉強してるからご存知でしょうけど」って感じのが多くて積ん読なってる 難しい数式使ってプログラミングして結果だして何がしたいん?
非効率で馬鹿馬鹿しい 国内じゃ需要ないだろ
やってる感だして上級に取り入った上で顧問なりまくった方がコスパいい データを色々触って考えるのが好きだから向いてる仕事だった
時系列予測うまくいかなくてハゲかけてるけど >>15
数式自体はマジで難しくない
目的は自動判定器をつくること
わかりやすいでしょ? クソアホコンピュータと化した富岳を見れば解るとおり
天才がちゃんとアルゴリズム組んでも使う側が馬鹿なのでどうしようもない
アホが組み立てた予測からはアホな結果しか産まれない >>14
普通に中学レベルの参考書からやるしかないんじゃないか?
大人用に「中学3年間の数学を8時間でやり直す本」みたいな本もあるっぽい 普通にバックエンドエンジニアとかになったほうが潰し効くよね
院卒のバリバリ教育受けたエリートとかなら別だろうけど 全く関係ないIT職種からそっち系行きたいんだけどいけるかね courseraのandrew先生の講義を無料で受けること
これが第一歩です 今やるなら水素エンジニアの方がいいぞ
インフラ系、将来性、国が金だしてるし
世界中資金出してるし^_^ 最先端技術だけ学んでどうすんだよ
基礎的な知識素養が無いやつが何やろうとしても無駄 エンジニアリング能力よりも
現実の諸問題を数式に落とし込む能力の方が重要なんだよな まぁ、結局、これ系はネームバリューが一番だから、東大以上出てないとキビいよ
胡散くせー詐欺師のレッテル貼られるだけ バックエンドエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト
どれが一番食いっぱぐれないか気になる >>32
使える
テーブルデータでも音声でもいける >>22
ディープラーニング何にも分かってないなら書き込まなきゃいいのに 画像言語音声関わらず何でもいけるよ
説明文から画像生成したりとかもあり
大量のアノテーション付データ揃えるのが面倒だったけど
教師なし学習とかの技術も出てきたし 機械学習って最終的にはセンスだよね
良いかどうかの判定は感性に依存する
味覚ベタには旨い料理を作れない、音楽ベタ、芸術ベタなどなど >>28
理学でもニッチな化学分野で修士以上はまあハード
そして水素は伸びない
機械学習は理系の学士なら誰でも手が届く ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています