機械学習を「社会実装」するということ 2024年版 / Social Implementation of Machine Learning 2024

2024/01/10 16 users 機械学習 社会実装 羅針盤 昨今 2024年版

機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2024年版) です。今回は、生成AI時代とも呼ばれる昨今において、我々は機械学習プロジェクトをどのように捉え、どのように向き合えばよいか？の羅針盤になる内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリング講座プロ... 続きを読む

機械学習を「社会実装」するということ 2023年版 / Social Implementation of Machine Learning 2023

2023/01/11 135 users 機械学習 社会実装 2023年版 ＧＣＩ Winter

機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2023年版) です。今回は、機械学習プロジェクトに取り組む私たちに何ができるか？といった内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリング工学教育プログラム GCI 2022 Winterの講義で使用したものです。 https://gc... 続きを読む

機械学習プロジェクトの開発について(MLOps) 〜推薦システムを題材に〜｜masa_kazama｜note

2022/09/16 12 users MLOps masa_kazama 演習 Note 題材

東京都立大学大学院で非常勤講師として、「機械学習プロジェクトの開発について(MLOps) 〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。９０分×３コマの集中講義で、演習も含めたものです。 自分が学生だった頃に、社会人の方の資料や講義がとても参考になってありがたかったので、講義資料を公開します。少... 続きを読む

[MLOps Tips] 社会実装・業務適用に向けた機械学習プロジェクトの進め方 - Qiita

2021/10/11 11 users Qiita PoC 昨今 深層学習 手法

はじめに 昨今、様々な機械学習（深層学習を含む。以降、ML）の手法が提案されるとともに、社会実装や業務適用に向けたプロジェクトが開始されています。 しかし、現実問題をMLで解き、社会的・実務上の価値に繋げることは容易ではなく、多くのプロジェクトがPoC（Proof of Concept, 技術の概念検証）で止まっています。... 続きを読む

Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator

2021/01/23 15 users rust Stimulator グレート 視点 メモ書き

- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jup... 続きを読む

こんなデータじゃ機械学習できねぇよ　MLにおけるデータマネジメントの重要性 - ログミーTech

2020/11/19 10 users ベストプラクティス ログミーTech 知見 機械学習 工夫

Machine Learning Casual Talkは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティスとアンチパターン」。機械学習ではデータを扱いますが... 続きを読む

音楽に合わせて自動でドラムパートを演奏してくれる「DrumBot」を使ってみた - GIGAZINE

2020/01/04 17 users GIGAZINE Magenta ドラムパート メロディ 自動

音楽を一人だけで演奏しようと思っても「ギターやピアノのメロディだけではちょっと物足りない」、でも「ドラム演奏をする技術も知識もない」という人のために、Googleの機械学習プロジェクト「Magenta」のAIがメロディに合わせてドラムパートを自動で生成してくれる無料ウェブアプリ「DrumBot」が公開されています。ど... 続きを読む

データサイエンスはつまらない（パート1）【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW

2019/10/14 79 users medium AINOW 肩書 指揮 カナダ

著者のIan Xiao氏は、顧客企業に機械学習ソリューションを提供するカナダの企業DESSAにおいて「契約リード（Engagement Lead）」という肩書で機械学習プロジェクトを指揮管理しています。同氏がMediumに投稿した記事「データサイエンスはつまらない（パート1）」では、データサイエンス職におけるつまらない側面が解説さ... 続きを読む

はてなのMackerelが明かす、機械学習プロジェクトに潜む2つの「不確実性の山」を乗り越えるコツ (1/2)：手掛かりは「スクラム」「ゲームソフト開発」 - ＠IT

2019/10/03 51 users mackerel Macker スクラム 手掛かり われわれ

手掛かりは「スクラム」「ゲームソフト開発」：はてなのMackerelが明かす、機械学習プロジェクトに潜む2つの「不確実性の山」を乗り越えるコツ (1/2) 2019年8月29～31日に開催された「builderscon tokyo 2019」のセッション「われわれはいかにして機械学習プロジェクトのマネージメントをすべきか」で、はてなの「Macker... 続きを読む

機械学習プロジェクトの アイデア出しと事前影響評価 / evaluate machine learning projects - Speaker Deck

2019/08/28 24 users Tips Wantedly Visit エンジニア 事例 評価

Wantedly VisitやAmazonの事例を出しながら、ビジネス構造の可視化とアイデア出しや評価についてお話します。 エンジニアでない人が、エンジニアと関わりながら仕事を進めていく方法についてもTipsを書いています。 続きを読む

【書評】「仕事ではじめる機械学習」を読んで、機械学習プロジェクトの大変さを知った夏 ｜ DevelopersIO

2019/06/24 58 users 玉井 DevelopersIO ダーリン 書評 DI部

どうも。DI部@大阪オフィスの玉井です。 仕事ではじめる機械学習という本を読んだので、久しぶりに書籍エントリを投下します。この本はとってもとってもとってもとってもとってもとっても大スキよ ダーリン I like you. ダーリン素晴らしいので、ぜひこの気持ちをみなさんに伝えたいと思いました。 この本を読もうと思っ... 続きを読む

無理をしない機械学習プロジェクト2/step_or_not2 - Speaker Deck

2019/05/25 58 users Speaker Deck 無理

All slide content and descriptions are owned by their creators. 続きを読む

Mackerelにおける機械学習プロジェクトのマネージメント - Mackerel ブログ #mackerelio

2019/05/17 35 users mackerel mackerelio ニューストピック

ソフトウェア開発プロジェクトのマネージメントと機械学習 こんにちは、Mackerelチームディレクターのid:daiksy です。本稿は技術書典6にて頒布した"Hatena Tech Book"の原稿に加筆・修正を加えたものです。 「世はまさに空前の人工知能時代！」と言わんばかりに、昨今のIT関連のニューストピックには、AIや人工知能とい... 続きを読む

機械学習プロジェクトのためのトレーニングデータを生成するSuperb AI | TechCrunch Japan

2019/02/26 24 users TechCrunch JAPAN トレーニングデータ 課題

機械学習プロジェクトで開発を行う際の大きな課題の1つは、アルゴリズムをトレーニングするために、十分な数の関連データを用意することだ。この部分を助けようとしているのが、Y Combinator Winter 2019クラスのメンバーのSuper AIである。このスタートアップは、タグ付けプロセスをスピードアップするためにAIを使用し... 続きを読む

機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに載せていく今風のやり方について考える

2018/12/18 77 users プロダクト やり方 いい感じ Roy freee

機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに載せていく今風のやり方について考える この記事は裏freee developers Advent Calendar 2018の18日目の記事です。 どうも、@aflcです。freeeで機械学習とかやってます。freeeだとRoyで通ってます。 今日は、なんとかしてモデルは作ったもののその後どうしよう、という話を... 続きを読む

機械学習チームにおけるエンジニアの道は2つある――クックパッドの伊藤敬彦氏が語る生存戦略【デブサミ2018 夏】 (1/2)：CodeZine（コードジン）

2018/09/18 68 users SUMMER Developers Summit 低減 推進

機械学習を利用したプロジェクトの運営や推進については、機械学習への理解の進んだ現時点でもさまざまな困難が伴います。「Developers Summit 2018 Summer」で行われたクックパッド株式会社 伊藤敬彦氏のセッションでは、機械学習プロジェクトにソフトウェアエンジニアリングを活用することで、その困難を低減・解消し... 続きを読む

機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

2018/08/02 319 users 六本木 データサイエンティスト FAIL 理由 ブログ

勉強が進まないので、今回は与太記事でも書いてお茶を濁すことにします（笑）。ネタはこちらです。 Why your machine learning project will fail – THE DATA SCIENCE NINJA 9 Reasons why your machine learning project will fail 読んで字の如し、「あなたの機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由」というグサグサ... 続きを読む

機械学習プロジェクトを頑健にする施策 ML Ops Study #2 // Speaker Deck

2018/05/29 51 users Speaker Deck 施策

All slide content and descriptions are owned by their creators. 続きを読む

機械学習プロジェクトのマネジメントの入り口 -『仕事ではじめる機械学習』を読んだ - - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ

2018/01/03 96 users daiksy オライリージャパン 入り口 マネジメント 単行本

2018 - 01 - 03 機械学習プロジェクトのマネジメントの入り口 -『仕事ではじめる機械学習』を読んだ - 仕事ではじめる機械学習 作者: 有賀康顕,中山心太,西林孝 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売日: 2018/01/16 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (1件) を見る ちょうど仕事で 機械学習 を用いた機能開発のプロジェクトの進行管理をしていて... 続きを読む

オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます – Aki Ariga – Medium

2017/10/20 730 users Chainer TensorFlow まえがき オライリー

どういう本なの？ まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ 既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもな... 続きを読む

機械学習プロジェクトを成功させるには？ – DataRobot JP ブログ

2017/08/31 23 users ティップス DataRobot ブログ シバタアキラ 経緯

こんにちは、 シバタアキラ です。この度弊社では日本版のDataRobotブログを開始する事となりました。機械学習の自動化を通じて皆様がどのようにビジネスを成功して行けるのか、ティップスや使い方を中心に積極的に発信していきます。１つ目の記事の今回はこのブログを発信するに至った経緯を少しお話させていただきたいと思います。 おかげさまで日本でのDataRobotの認知はどんどん広がっています。ビジネス... 続きを読む

あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記

2017/04/03 570 users bohemia日記 機械学習 ZDNet.com 負債 あなた

2017 - 04 - 03 あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ 機械学習 こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれ... 続きを読む

上司に「AIをやれ」といわれたら--機械学習プロジェクトで成果を出すために（前編） - ZDNet Japan

2017/04/02 37 users 上司 成果 ZDNet Japan 前編 データウェアハウス

機械学習などAIテクノロジやデータ分析・データ活用が有効な分野といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。 事実、これらの技術を活用するには大量のデータが必要となり、IT技術をフル活用するインターネット系の業界で先行して発達してきました。 しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。多くの企業は既にデータウェアハウス... 続きを読む

テンプレートを使って爆速で機械学習プロジェクトを作成する - Qiita

2017/03/23 89 users Qiita 爆速 テンプレート

あなたは機械学習のプロジェクトを毎回違う構成で作っていませんか？ 何をどこに配置するかで悩んで時間がかかっていませんか？ そんな方に朗報です。 機械学習のプロジェクトは コマンド一発 で作れます。 以下のようなプロジェクトを数秒で作れます。 ディレクトリ構造 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or... 続きを読む

人工知能や機械学習プロジェクトを進める際に気をつけること - bohemia日記

2017/02/28 238 users bohemia日記 人工知能 ドヤ セッション ブーム

2017 - 02 - 28 人工知能や機械学習プロジェクトを進める際に気をつけること こんにちは。ぼへみあです。 先日、Developers Summit 2017に行ってきました。 去年は登壇していましたが、今年は訳あってHololense体験コーナーで「Hololenseスゴイやろ」ってドヤ顔してましたが、セッションも少しだけ見てきました。 機械学習や人工知能系のセッションは、ブームのせいか... 続きを読む