はじめに
今回は、Andrew Ng 氏による、 Building a Career in Machine Learning という動画を前編・後編でまとめてみました。
- 前編: AI 分野におけるキャリア形成についてのまとめ
- 後編: AI 分野における Andrew Ng 氏への質問と回答のまとめ
動画自体は約1時間と少し長めですが、興味のある方は本編もご覧になってみて下さい。
本編はここからどうぞ。
Andrew Ng on Building a Career in Machine Learning
AI の学び方について
- AI分野を学んでいく上で重要になるのは守備範囲を広げることと知識の深さを求めることの2点
- 分野についてはコース学習や論文で知識を習得
- 知識の深さは企業で働く中での実案件を経験すること
- MLを実際に構築したり、使用したりして理解することが大事
AI の基本的な作業について
- 主なAIの作業内容
- データセットのダウンロード
- データの整理
- PCA の結果について話し合う
- AI作業は泥臭い内容ばかりで、それは重要なプロジェクトでも変わらない
- メディアはキラキラしたAIエンジニア像を喧伝するため実作業者は不安になりがち
- 泥臭い作業から素晴らしいものが生まれるので、逃げてはいけない
生涯勉強である
- 常に技術書や論文を持ち歩き、空いた時間に勉強をして自身をアップデートしていく
- Andrew Ng 氏自身も、今も論文や技術書を持ち運び勉強を続けている
- 重要なのは、少しずづでも学び続けること
- 継続していくことが大事
ソフトウェア分野以外に目を向ける
- ML を使う機会がソフトウェア業界の外にはたくさんある
- 伝統的なセクターの方がよりGDP成長の機会がある (=ビジネスインパクトを与えられる)
- 農業や製造業などの領域
おわりに
前編は以上です。後編では、Andrew Ng 氏への AI に関する質問と回答をまとめたものを紹介します。