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現状の人工知能おさらいから未来に向けての現実的な展望を皮切りに、人工知能のビジネスの現場での導入・活用に向けて網羅的かつ分かりやすく解説する教科書です。
ディープラーニングの適合率と再現率で計られる精度指標を配慮した効果的な学習のさせ方と業務フローを想定した精度評価の考え方からハードウェア、フレームワークの特徴と選定方法をの解説がとても実務的で勉強になりました。
また、精度という考え方が従来のITには無い(臨床検査システムなどある場合もある)概念なのでとても印象に残りました。また、人工知能の時代は人間も知識労働から知能労働となりシャーロックホームズのように考えをめぐらせ、痺れるほど脳を使うことが必要そうです。
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結構実践的な内容だった。ハードウェアの選び方や、ベンダーのいいなりになるんじゃなくて、こうする、など。手を動かしている人の話は、ためになると思う。
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コンシューマー分野の最先端ITやAIの動向を自らエンドユーザーとしてつまみ食いして体感する
目標精度設定、新しい業務フロー設計に貢献
例外的事態が発生しても対応できるよう自らを鍛え、チームとして対応
マネジメント能力(切り盛りする能力)高度な判断、発想と検証、交渉と合意形成、おもてなし
知識は陳腐化
業務全面がAIにはならない。間違ってる。
ダブルチェックが1人になる、それだけで人件費半分。
人とは別の判断軸に。あぶり出しに使う。
深層学習をするAIの特徴は普遍性。AIの成果物は異なる学習データを使うことで新たなサービスや事業に流用できる。経営者は単一事業として過大でも投資する価値があるか投機的判断が必要。
正解率99.5%でも低い
ROI投資対効果、精度目標不可欠
AIを使う人間の作業フローUI(ユーザーインターフェース)
結局人が何を実現したいか。
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[private]正解データの整備の重要性
経緯はブラックボックスが多い
サーバーとGPU、性能がネック
編集途中[/private]
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深層学習の現状と、それ以外の AI に対する筆者の見通しがわかる。
今世紀中にはシンギュラリティには達しないという見通しは、当りそうに思える。
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AI に関して、技術および活用する際の現状と、これからの人材についてを重点的に読みました。
具体的な理論/実装はあまりなく、あくまで読み物として説明している本です。
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1歩引いて考えたかったのと、言語の調整のため読む。最終的に技術レベルにあわせた最適化が随時必要だが、まずは業務フローのto beを描くことが重要だと思う。