石井大輔のレビュー一覧
-
-
-
-
-
Posted by ブクログ
AIを支える機械学習やディープラーニング。
教師あり学習や教師なし学習を支えるアルゴリズム
AIが今の技術では、決して万能なものではないこと。
それでも画像解析や言語解析の技術など、人の能力に匹敵したり、それを超える分野もあること。
AIは決して万能なものではなく、ビックデータや統計の力で未来を予測する技術。複雑なアルゴリズムになるほど、膨大な計算量を要する。そのため、大切なのはAIになにをさせたいのかや、学習に必要なパラメータを、どのように与えるのか
ディープラーニングの中身は、ブラックボックスのため、なぜ、その結果を出力したのかを理解できないことが当たり前と思っていましたが、過程をしる -
-
-
Posted by ブクログ
概論から詳細までカバーした良書だと思います。
技術解説は大きく画像処理と自然言語処理に分かれていますが、機械学習やDLのどの技術をどのように使って何を実現しているかの詳しく解説されています。この辺はAI開発の技術に対する知見と医療情報に関する知見の両方が無いとしっかり理解するのは難しいかもしれません。
ただ、ビジネス寄りの方が技術解説の部分を読み飛ばしても十分価値のある内容だと思います。特に、医療データを扱う上での難処や、医療機器の承認の要否等に触れられているのは、医療分野でAIビジネスを実現していく上で避けて通ることのできない論点だと思います。この点に触れられているのが良かったです。 -
-
-
-
Posted by ブクログ
ネタバレ機械学習エンジニアという職業に興味があり、その概要を把握したくてこの本を読みました。
自分が良く理解していなかった「AIエンジニアとデータサイエンティストの違い」といった基礎の部分から丁重に書いてありました。
現役のAIエンジニアのインタビューも載っており、日本で働く外国人女性のインタビューは熱量や活気が感じられてよかったです。日本人のインタビューは思想？を述べていたが良く理解できなかった。
興味深いのが、海外でAIエンジニアとして就業することについての記載です。給与、文化、待遇等が日本と異なる場所で働くことのメリット・デメリット等は面白かったです。
他にも機械学習の勉強法方法(オンラ -
-
-
-
-
Posted by ブクログ
なんとなく転職も視野に入れて、新しいことをやってみるのも面白いかなと思って手にとってみた。
今の会社に新卒で入社してからだいぶたつが、色んな新しい技術が出てきていて、面白そうだなと思う。AIや機械学習といった言葉も耳にするが、AIエンジニアというキャリアもあるんだなと知った。
この本は大学生も含めて０からAIエンジニアを目指す人に向けたもの。AIエンジニアはどんなものか？ なるためにはどう勉強すればいいのか？ 転職活動のポイントなんかがある。
勉強の仕方もさすが、色々と充実している。インターネット上の情報もそうだけど、勉強会の開催を検索できるイベント管理サイトが面白そう。AIエンジニアに