"機械学習(ML)"投稿一覧
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機械学習エンジニアは、AIに対する機会学習教材の提供などプログラミング技術などのスキルが求められる純粋なITエンジニアの一種です。反対にデータサイエンティストは、AI・IoT・ビッグデータ等のテクノロジー分野に関わりますが一番必要なスキルとしては数学・統計学・経済学等のどちらかというとアナリスト分野の仕事です。
1年前
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基本はあまり差がないかと
案件によっては
機械学習エンジニアはエンジンを設計したり作ったりする人→結果的にビジネスにプラスのインパクトを出す
データサイエンティストはエビデンスベースドにビジネス的な領域に踏み込んでパフォーマンスを発揮するための施策立案をはじめ、なんでもやる人
なイメージで切り分けられてる気がし...2年前
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みんな大好きダッシュボード！
ほとんどのお客さまが無敵のダッシュボードを欲しがるのですが、欲しがっているデータを考えてみると、以下に集約されるのかなと感じています。
- 開発チームの生産性（アウトプットを出せているのか経営者は心配しているのだと思います）
- 品質の度合い（品質がいいのか悪いのか知りたい）
取得方法は様々... 続きを見る2年前
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openaiの機能を、Offersのマッチング率アップに使えないか？と思いました。
具体的には、企業文化や仕事の内容などからスコアリングし、個々人の考えやスキルも合わせてスコアリングし、それぞれを比較して合っていそう、あるいは合っていない...などの判定に使えないかなぁと。
プロンプト次第では感情分析などもできるようなので、よくある回答結果による判定よりも制度の高い... 続きを見る2年前
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私は生成AIの最新情報をキャッチアップするために、X（旧Twitter）でAIメインに発信しているアカウントをフォローしたり、AI関連のウェブマガジンを読んだりして情報収集しています。
新しいモデルが出たらとりあえず触ってみるようにしています！4ヶ月前
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企業に寄るかと思います
私の知っている企業では
データサイエンティスト 博士号もち アウトプットはスライドがメイン Python/Rは使ったり使わなかったり 最新論文のキャッチアップもはやい
機械学習エンジニア ごりごりにPythonで機械学習のコードを書ける 最新ライブラリのキャッチアップも早い
データエンジニア 機械学...5ヶ月前
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最新情報が入ると個人・企業配信なSNSや動画などよりも、比較的に早く・広告収益が関係なく公正に、更新されるのはWikipediaです。ただし匿名ボランティアが編集なので、精度が低い場合もありますので、目安程度で使います。
直接多くのAIを使用という手もあります。インプットよりもアウトプットすることで、アウトプットされた例えば古い情報や間違った情報があるという事をインプットでき... 続きを見る3ヶ月前
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私は、Webアプリケーション開発に興味があり、Ruby on Railsを学習しようと考えています。しかし、Rubyの基礎知識がまだないため、まずはRubyの入門から学習したいです。
Rubyの入門書やQiitaなどのサイトと、さまざまな学習方法がありますが、どれが自分に合っているかわかりません。
Rubyの入門におすすめの学習方法を教えていただきたいです。
https://expert.top/
Среди множества моделей сложно выбрать достойную. Поэтому мы составили топ-10 ...
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Наша цель — сделать VPS в Казахстане доступным для каждого. Мы предлагаем гибкие тар...
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На OSINT42 обсуждают пентестирование так, как это делают профе...
