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記事 データサイエンスから機械学習エンジニアリングへの移行 あなたにおすすめの記事 あなたにおすすめの記事

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著者のCaleb Kaiser氏は機械学習モデル開発プラットフォームCortexの開発に関わりながら、機械学習に関する技術論をMediumに投稿し続けています。AINOWで紹介した記事『機械学習自体を学ぶな』で機械学習モデルの開発実践力の重要性を力説した同氏は、最近Mediumに投稿した記事『データサイエンスから機械学習エンジニアリングへの移行』において、そうした開発実践力に「機械学習エンジニアリング」という名称をつけて詳しく解説しています。

テキストアドベンチャーゲーム『AI Dungeon』のような機械学習システムには、同ゲームに活用されている言語モデルGPT-2を開発する技術と、この言語モデルを使ってゲームを開発するそれという位相の異なるふたつの技術が関わっています。同氏は、前者のような機械学習システムの中核機能を司る技術をデータサイエンス、そして後者を機械学習エンジニアリングと区別します。このように区別すると、後者は「機械学習を現実世界の問題に応用する技術」と定義できます。同氏によると、従来のAIツールやAIプラットフォームはデータサイエンスを意識したものとなっています。しかしながら、実際に機械学習システムの構築に役立つのは、機械学習エンジニアリングを意識したものです。こうした機械学習エンジニアリングは、サーバの負荷分散やAPIの呼び出しのような既存のソフトウェアエンジニアリングに似た技術と見なすことができます。同氏が開発に関わるCortexは、以上のような機械学習エンジニアリングを意識した開発プラットフォームとなっています。そして、今後の機械学習システムの普及において重要なのは、機械学習エンジニアリングとそれを意識したツール群なのです。

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日本のAI業界に求められる人材像を考えた場合、機械学習自体の研究開発に関わる「機械学習のリサーチエンジニア」と実装を専門とする「機械学習エンジニアリングに詳しいソフトウェアエンジニア」の2種類の人材が挙げられます。後者の人材に関しては、これからキャリアパスが整備されていくことでしょう。

なお、以下の記事本文はCaleb Kaiser氏に直接コンタクトをとり、翻訳許可を頂いたうえで翻訳したものです。また、翻訳記事の内容は同氏の見解であり、特定の国や地域ならび組織や団体を代表するものではなく、翻訳者およびAINOW編集部の主義主張を表明したものでもありません。

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