新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

カテゴリ: 人工知能

「フリーランスになりたいけど、まだ迷っている…」
「機械学習エンジニアとして独立したいが、仕事がなくなるのが不安だ」

フリーランスは会社に所属しないため不安になる人も多いと思います。

フリーランスを決断するには、断固たる決意が必要です。
しかし、その決断を下すためには材料が必要です。
本記事では、機械学習エンジニアがフリーランスになるべきかどうか材料を提供します。

フリーランスに向いてる人は会社の呪縛から解放されたい人

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まずフリーランスに向いている人は、フリーランスの働き方に魅力を感じている人です。
具体的は、「自由な働き方が好き」、「一人で黙々と仕事をしたい」、「自分の手でどんどん仕事を得ていきたい」などです。

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皆さんは、CDOという役職をご存じでしょうか。

「最高デジタル責任者(chief digital officer)」や「最高データ責任者(chief data officer)」と言われており、企業のデジタル戦略やデータ活用を推進する役職のことです。日本でも徐々に設置が進んできています。

これからAIエンジニアを目指す方や、現在機械学習プロジェクトに関わる方にとって、CDOという役職はキャリアアンカーの1つになるでしょう。

私自身、現在機械学習エンジニアとして仕事をしていますが、そろそろ将来的なキャリアを考えたいと思い、CDOの職能を調査・分析し、本記事にまとめました。
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人工知能や機械学習の仕事をする上で、「人工知能の学習と人間の学習は同じではないか」と思い始めたため、この記事を書いています。20~30代の若手社員のキャリア構築に参考になれば幸いです。

なおこの記事の結論は、「成長するには失敗経験を増やそう」になります。

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人工知能やAIエンジニアの職種が脚光を浴びる中、一定比率で機械学習のプロジェクトが失敗に終わっています。

機械学習はデータ分析の一つであるため、プロジェクトが成功するかどうかは、データを見てみないと分からないという構造的な問題があります。

分析に必要なデータを準備できなければ、プロジェクトは失敗します。
また、分析対象業務に規則性が存在しない場合も、プロジェクトは失敗します。

機械学習プロジェクトには、落とし穴が多いです。

また近年の人工知能ブームで、多くの企業が人工知能や機械学習に関するプロジェクトを立ち上げ始めました。その結果、コミュニケーションに関わる課題が改めて浮き彫りになりました。
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「機械学習を理論からしっかり学びたい」「機械学習ライブラリは少し使えるけど中でどんな計算しているか知りたい」「微分や線形代数の知識に不安がある」という方向けに、素晴らしい教材が発表されました。

Udemyの「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編」です。

機械学習習得の前に立ちはだかる数学の壁

「機械学習には数学の知識が必要」とか「線形代数や微分が分からないと機械学習は分からない」という声を聞いたことがあるかもしれません。

確かにこの意見はその通りです。
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