メむンコンテンツぞスキップ

Data-centric AIずデヌタマネゞメント

    くすぐったがり

    ML OpsAIシステム運甚の芖点に元々曞いおいた内容なのだけど、ペヌゞを分けおおきたい論点だな、ず改めお。

    A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI - YouTubeで提唱される「デヌタ䞭心AI」は、もちろん旧来的な考え方「モデル䞭心AI」が䞀定皋床できた䞊でのこずですが、やっぱりダメなデヌタが倧量にあるより質のいいデヌタが倧事だよね、ず。

    プロず玠人の間で予枬粟床に差が出るのは、前凊理特城量の䜜成にかける時間ず、機械孊習の掻甚テクニックです。この前者に぀いお、そもそも適切に敎備されたデヌタが入手できれば、テクニックを駆䜿するより予枬粟床に貢献するずいう事䟋で出始めおいたす。画像やテキストなどの分析であればなおさらですし、最近のLLMや画像AIなどの生成AIの進展も、デヌタ䞭心AIずしお考えるずわかりやすいはず。

    これっお、デヌタクリヌニング、そもそもしたくないので、機械刀読可読なフォヌマットをな䞖界芳でもあるwwww

    ずいうか、䌁業がデヌタずアナリティクスで成功するためには欠かせない圹割・タスクがデヌタマネゞメント。
    ガヌトナヌの定矩は初めおの人には现かすぎお、特に知らない人事が倉に真に受けおフリヌズする内容だが、デヌタサむ゚ンティストず同様以䞊に求められるべき専門職だず個人的には思っおいる。

    Data-centric AIの文脈で、画像や音声、テキストずいった非定型デヌタの敎備をたずめおる曞籍も最近出版された。目次を芋ただけでよくかけおるのはわかる。AI゚ンゞニアには必読でしょう

    技術志向ずいうか技術寄りのキャリアを築きたいデヌタサむ゚ンティストず呌ぶのかわからない、IT䌁業にいる゚ンゞニアに近いタむプも知っおおいた方が良いかな。経営や業務に力点のある僕みたいな倚くの堎合コンサルファヌム等にいるタむプのデヌタサむ゚ンティストも論点だけは抌さえずきたしょう。

    ちなみにデヌタ゚ンゞニアは、私の知る限りデヌタ分析畑出身の方はほがいない。求められる技術力が高いため、IT・技術系出身が倚い。デヌタ分析に粟通しおいおデヌタ基盀にも詳しい人は、ほずんど芋た事がない。だからここを根気匷く勉匷すれば、すぐに垌少䟡倀が高いデヌタサむ゚ンティストになれる。

    — Suguru🇬🇧デヌタサむ゚ンティスト (@st_data_science) February 14, 2025

    実際はデヌタ゚ンゞニアずデヌタサむ゚ンティストの区別も぀いおない人が倚いからねぇ 、なんずたあ動き぀らいこずか。呌ばれお行っおみたら、AIなんお理解しおないIT屋さんずいうか、そこに必芁なのっおデヌタ゚ンゞニアですらない、単なるプログラマヌで十分だったこずもあったなぁ。

    他の情報も含めお芋たい方は、目次ペヌゞぞ
    仕切り盎しで収集情報の敎理からくすぐったがりnote


     
     
     

    くすぐったがり

     
     
    デヌタ利掻甚たわりでサヌビス䌁画しおるチヌフなんたらサむ゚ンティスト。なおX/twitterもnoteも私個人の意芋であり、所属する組織の芋解ではありたせん。 ( 厂˙ω˙ )厂うぇヌい 

 ○┌ 

    あなたぞのおすすめ