1: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 09:55:45.11 ID:5S6LRcOR
AIっていうか機械学習エンジニアだけど、世間のAIに関する意見聞きたくてスレ立て。


13: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/02(木) 09:05:19.66 ID:2bwDQNa3
>>1
いままで、製品化されたものがどんなけあって、それぞれ売り上げ規模を教えください。

14: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/02(木) 12:01:37.83 ID:GyUqGKJL
>>13
Webサービスやパッケージ作ってるわけじゃないから、製品化とかはやってない。まぁ、1つのテーマで数百から数千万程度の案件規模かな。

2: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 10:24:02.42 ID:XIH6bxj6
修論書くだけだから暇なM2だけど機械学習やりたかったらやっぱりPythonとかやった方がいいの?
専攻は機械でC++とかは使ってるんだけど

3: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 12:02:45.50 ID:5S6LRcOR
Pythonでどうぞ。Anaconda入れてJupyter使っておけば大丈夫。フレームワークなりライブラリが整ってるから、他必要ない。

4: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 14:00:05.43 ID:ImIXmzrA
参考書読んだけど数学分からなくて詰んだ

6: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 15:02:25.46 ID:5S6LRcOR
>>4
数学なんか計算できなくても構わない。計算するのは機械だから。数式の意味は何となく知っている必要あるけど。

5: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 14:39:31.52 ID:FtDVT0UM
cudaとかの環境構築がめんどくさすぎるんだが慣れるもんなんか?

7: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 15:04:04.40 ID:5S6LRcOR
>>5
慣れれば簡単だが、そもそもGoogle Datalabとか使って環境構築の手間は省くのがいい。

8: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 16:23:00.26 ID:pH8nqKZA
今まで全くAIとか関わってないんだけど就職出来る? 中堅国立理系学部卒予定

9: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 16:46:35.71 ID:5S6LRcOR
>>8
データサイエンティストになるとして、今なら余裕。中堅企業で(育成期間の問題から)学士は取らないって言ってたけど、大手企業なら問題ないかと。

10: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 18:45:13.29 ID:92QTZiCN
具体的に何やってるんだ?
あと、仕事は忙しい?

11: 就職戦線異状名無しさん 2018/07/31(火) 19:04:16.52 ID:5S6LRcOR
>>10
システム開発部門なので基本は業務システムの改善案の企画と構築(社内、社外の両方)。最近は教育というか、機械学習とは何で何ができるかの啓蒙活動が多め。別に忙しくないけど、プライベートの多くを情報収集に当てるのが必須かなぁ。

15: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/02(木) 13:33:17.28 ID:QmCU3+wu
年収はどれくらいですか?推移も含めて教えて欲しいです。

16: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/02(木) 16:35:07.72 ID:GyUqGKJL
>>15
一千万くらい。元々はアーキテクトなので、機械学習エンジニアとしてだけの評価はわからんが、同業他社の話を聞くと似たようなもんだと思う。

17: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/03(金) 00:17:26.16 ID:DtVckhEy
どの程度の専門性が要求されるの?Iclmの最新の論文とか周りの機械学習エンジニアはチェックしてる感じ?

18: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/03(金) 06:18:37.85 ID:+aYm5FMh
>>17
エンジニアなので最新の論文を積極的に追うよりは、実際の業務に適用するために、ある程度実績のあるモデルを利用する方が多い。データの整備やシステムに組み込むための試行錯誤が主だしね。
TensorFlowとかPyTorchとかの道具の使い方に、専門性を求められる。社内にインフラ持つところま少なくなってるので、クラウド系の知識もね。

19: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/04(土) 03:00:23.24 ID:rkYBJh11
>>18
AIエンジニアへの転職が少し視野に入ってるから聞きたいんだけど、その場合の機械学習エンジニアの面白さってなに?

21: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/04(土) 19:29:30.49 ID:O5f+Qeb5
>>19
エンジニアなら、自分で作ったシステムが意図した通りに動くのは楽しかろう。機械学習ならではとしては、たまに想像を超えた効果が出ることがあることかなぁ。

23: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/05(日) 01:38:11.42 ID:GbyQxi6J
>>21
なるほどね~、ありがとう。今CS周りの学科で働いてんるだけど、GoogleとかPFN(メルカリ)以外にオススメの企業ある?民間もすごく魅力的なんだけどなんか転職しても…って感じる企業が多くて

24: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/05(日) 07:02:42.78 ID:x0TgQqAK
>>23
お勧めというのは難しいが、別の観点を提示するならば所謂ユーザー企業を検討するのもいい。特に機械学習なんて導入してなさそうなところ。データ発掘からモデル構築、システム導入まで全部できるなら、専門部署作るまで二年でいけるかも。

20: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/04(土) 12:52:03.07 ID:paA48X62
何年目ですか?何社目かも知りたいです

22: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/04(土) 19:31:47.46 ID:O5f+Qeb5
>>20
社会人としては10年以上、3社目という感じ。元からのデータサイエンティストじゃない。

25: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/08(水) 21:53:17.32 ID:bOKS6mlQ
業務アプリ構築って今後自動化できたりします?

27: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 18:01:03.82 ID:gzV6IGmD
>>25
無理。

26: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/08(水) 21:55:53.29 ID:tmejPWtj
ツイッターのAI界隈にイキリエンジニアが多いのどう思う?

28: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 18:01:47.87 ID:gzV6IGmD
>>26
ツイッターはあんまり見ないから知らない。

29: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 18:30:00.62 ID:+B6OkbN1
なんで最近のなって急激にAIが話題になるようになったの?なにかデータサイエンス界で大きな変革あったの?

30: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 18:38:58.02 ID:gzV6IGmD
>>29
ハードウェアが追いついて深層学習がまともに使えるようになったのと、画像認識で急激に精度が上がって話題になったからだったと思う。
実は単純な問題だと、SVMなどのシャローラーニングとディープラーニングに大きな差はなかったりするけど。

31: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 19:07:31.82 ID:+B6OkbN1
>>30
画像認識とかハードウェアの発達はまた別分野?門外漢やからITの発達の理由が知りたい。

33: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 19:11:27.47 ID:gzV6IGmD
>>31
ハードウェアはGPUの発達が大きい。ある意味ゲーム産業が育てたとも言える。画像認識は機械学習の独壇場じゃないかなぁ。

32: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 19:08:23.87 ID:+B6OkbN1
AIにヒット曲学習させてヒットしそうな曲を作りAIということは伏せてリリースしてみる実験
してみたいんやがどう思う?どうしたらいい?

34: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 19:16:09.94 ID:gzV6IGmD
>>32
機械学習は数値行列の演算でしかないので、まずは音楽をどうやって行列で表すか調べることになる。
音波(正弦波とか)レベルでの音楽の自動生成は実験結果があったと思うけど、確か十数秒分くらいしか、まともなものになってなかったと記憶してる。

35: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 21:55:57.78 ID:dYD1H1vh
>>34
専門の人の意見は流石!サンクス。ワイみたいな門外漢だと機械学習を万能だと思ってしまう節があるからちゃんと勉強したいわ

36: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 21:56:50.27 ID:dYD1H1vh
>>34
数値化しやすいものと相性がいいという理解でおけ?

37: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 22:16:42.74 ID:T3cZ1RBI
>>36
ただ数値化できればいいという訳ではなく、連続的では無く離散的なデータはそのままでは扱えない。
文字列を例にすると、仮に文字コードで数値化しても、「大人」という単語と「子供」という単語を大小比較することに意味がない。
だからなんらかの方法で数値的な意味を持たせる必要があったりする。
もう少し詳しくいうと、幾何的に捉えるために推論対象に座標を与えて、対象同士の距離で意味を表すことができるように変換する必要がある。

38: 就職戦線異状名無しさん 2018/08/09(木) 22:58:08.76 ID:ZS5g1Iw8
研究職だけどデータ取ってエクセルでグラフ作って報告書書くの本当面倒くさい
AIに報告書書かせる時代はいつ来るんや?