「AIまだまだ使えない」エンジニアが語るAIブームへの違和感と答え
コメント
注目のコメント
"モデルをどのように使うかに大きなバリューの差がうまれるので、すごく高い精度のモデルを作るというよりは、モデルを問題に適用してみてどうなるかというのを見て、もし本当に重要な使い方ができていれば精度を上げていくという考え方が重要だと思う"
このあたりにMachine Learningを導入する際の成功のカギがあるように思える。
「AIの利点に人の判断のバイアスがかからないことを挙げたが、実際のビジネスには人の判断や直感、経験則が有効な部分もたくさんあって、そこから生まれる発想やアイデアを、サイトやアプリでも実行しやすい環境をカルテで作っている。直感で思いついたことを実際やってみると、失敗だったというのも大事なデータだ」AIでできること/できないこと。実用する際の注意点、ポイントがまとまれれてる。頭に入れておくこと。
「人の仮説がある上で使っていて、現実問題を解く上でも仮定が前提として必要」
「モデルの研究開発だけが大事なのではなくて、モデルの活用の仕方が大事なのだと気がついた」