世界最大級の知識共有プラットフォーム「Quora」でのAI関連の役立つ回答

2020年03月18日

シリコンバレー初Q&Aサイト「Quora」は2017年に日本語化されました。Yahoo!知恵袋と似た形式で、質問回答サイトです。近隣のおすすめのレストランやエンターテイメントなどの日常生活的な情報から、AI・機械学習の専門的な質問まで揃っています。AIの中でも機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの分野ごとに質問を検索することができます。今回は、AI関連の役立つQuora回答をまとめました。

 

質問: なぜGPUは機械学習に役立つのですか?
トップ回答: AIや機械学習(ML: Machine Learning)には、まず答え(出力・Output)を導くための大量の入力データ(Input)をニューラルネットワークに処理させてそこで何らかの分類又は回帰を行います。いずれにせよ「答え」を出す為には大量のデータからある法則を見出す事になります。続きを読む。

 

質問: どうすればデータサイエンティストになれますか?
トップ回答: Excelがある程度できるのでしたら、「データ・スマート Excelではじめるデータサイエンス入門」という本を読んでみてください。文字通り、Excelだけで統計解析・機械学習の基本が学べます。アメリカでは2013年に発売されベストセラーになりましたが、2017年8月にやっと邦訳が出ました。まずはこれを読んでみて、興味を持てたらPythonやRなどにチャレンジしてみたら良いかと思います。続きを読む。

データサイエンティストの仕事内容につきましては、こちらの記事もご参照ください: 8割がデータの前処理!データサイエンティストの仕事内容について、富士通クラウドテクノロジーズを取材

 

質問: スマートスピーカーが米国で流行った本質は何ですか?
トップ回答: 日本でなかなか流行らないのに米国では素早く受け入れられたところが不思議ですよね。ただ、私も自分で使ってみて、これはいらないな、と思いました。そして米国生活もしているので、米国だと便利だろうな、と思います。それはなぜかを説明してみます。続きを読む。

スマートスピーカーにつきましては、こちらの記事もご参照ください: 機械学習による、音声認識の仕組みと必要な音声データ

 

質問: ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか?
トップ回答: 非常に聞かれる頻度の多いご質問ですので、現時点での私の考えを整理する意味でもお答えしておきたいと思います。ディープラーニングは既にブラックボックスではない。あるいは、永久にブラックボックスである。続きを読む。

 

質問: AIには、アルゴリズムよりもデータの方が重要ですか?
トップ回答: AI学習データは、あらゆる機械学習モデルの開発に必要不可欠なものです。プロジェクトは使用するデータによって定義されるため、データがどのように働くのかをはっきりと理解することで成功の可能性が大きく高まります。続きを読む。

AI学習データについて詳しくは、こちらの記事もご参照ください: 機械学習にはどれくらいの学習データが必要か?

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