2018.4.9から2018.4.15までの投稿記事のまとめ★

Pocket

当時、ジョーイが講演でよく話してた鉄板ネタのひとつに「BIとAI」という概念がある。「BIとAI」といえば昨今、「BI(ベーシックインカム)と「AI(人工知能)」の文脈で語られることが多いが、彼が話したいたことはそうではない。 https://forbesjapan.com/articles/detail/20557

Google Researchは、Deep learningを用いて、複数の音から1人の音声だけを抜き出す視聴覚音声分離モデル「Looking to Listen at the Cocktail Party」を発表しました★ https://shiropen.com/seamless-ai-google-looking-to-listen

機械学習のアルゴリズムは動画をフラグ付けするだけであって、YouTubeのコミュニティガイドラインを脅かすものであるか否かの判断は、人間の仕事になる★|YouTubeの「不適切動画」を仕分けする人工知能は、薄給のワーカーたちが支えている https://wired.jp/2018/04/12/youtube-mechanical-turk-content/

日本語の壁は、AIが進歩し同時翻訳がビジネスレベルでも可能になれば、崩れることになります★|日本人もいよいよ巻き込まれる! Google、マッキンゼー、リクルート、転職12回の男がいま仕事術の本を書くわけ | どこでも誰とでも働ける | ダイヤモンド・オンライン http://diamond.jp/articles/-/167056

日本でデータサイエンティスト人材が諸外国に比べて少ないのは、そもそも理系の大学・学部が少ないのだろうか?|これからの企業はデータサイエンスの「正しい理解」が必須だ | 野口悠紀雄 新しい経済成長の経路を探る | ダイヤモンド・オンライン http://diamond.jp/articles/-/166886

ノンプログラミングで業務アプリが構築できるプラットフォームとしてはサイボウズの「kintone」なども有名です。Forguncyは何が違うのでしょうか。https://www.weeklybcn.com/journal/issue/detail/20180411_161757.html

AIの開発は進めてゆく必要がありますが、危険とまさに隣り合わせであることを心にとめておかなくてはなりません★ https://wired.jp/2018/04/09/stephen-hawking-interview-2017/

AI導入を単発で終わらせずに拡大していくには、組織的にAIを導入し、成果を継続的に検証する体制作りが不可欠だ★|AIの導入で失敗、ありがちな4パターン https://www.facebook.com/hajime.tamamura

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です