人工知能関連で就職するなら英論文を読もう

人工知能は現在世界レベルで研究開発がされていて競争が激化しています。

人工知能には機械に学習させるために機械学習モデルというのを考えてあげる必要があります。

学習させるための方法みたいなものです。

現在だと大きく分けて3種類あります。

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習

教師あり学習

あらかじめ機械に正解となるデータを学習させます。

学習後に新しい入力データに対して学習したデータのの中から一番近いと思ったものを出力します。

例えば犬、猫を学習してうまく学習していればスコティッシュフォールドを入力したときに猫と出力してくれることになります。

教師なし学習

こちらは正解となるデータは学習せずに入力データのパターンや特徴を抽出してこのデータはA、このデータはBというように分類を行うものです。

クラスタリングが一番いい例だと思います。

参考記事

強化学習

こちらは学習対象に行動してもらってその行動の結果を評価して正解となる行動をしてもらうまで試行錯誤してもらう方法です。

参考記事

外国の論文に目を通そう

日本の研究はアメリカなどと比べてリソースが少なかったり、少し前の技術を今研究しているような状況がみられることあります。

本当に最新の分野を研究・開拓しているのは情報分野においてはアメリカが一番ということもあり論文もかなり参考になるのです。

しかし、すべて英語で書かれているので読むのが嫌になるでしょう。

そういった場合はまず概要だけでも読む癖をつけるといいと思います。

論文は最初に概要を書いて、そのあと具体的な部分に落とし込んで手法や実験方法、評価を記述していくのです。

つまりどんな研究をしているか内容把握というのは概要項目だけでもできます。

なのでまずは英論文の概要だけでも読む癖をつけてみようという話でした。

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