From:山極綾子
今週、熊本にて、日本における機械学習の祭典ともいえる「人工知能学会」が開催されています。
私個人は参加していないのですが、後輩をはじめ多くの方が発表を行ったり。
様々な企業が出展をしていたり。
かなり規模の大きい学会です。
参加申し込みをしなくてもプログラムは見れるので少しのぞいてみました。
1時間半ほどのセッションが多数用意されており、
それぞれのセッションはある程度類似した内容が発表されるように設定されています。
例えば、「金融・経済とAI」や「言語メディア処理」「教育」「医療/臨床への応用」
といった対象で絞ることができるセッションもありますし。
「AI関連標準仕様を理解する」「人間とAIの共存のあるべき姿を考える」
といった包括的なセッションも用意されています。
自分の興味があるものを見に行く…と言っても、多種多様なセッションが用意されていると、
聞きに行く発表を絞るだけでも一苦労になりそうです。
今、機械学習の分野は様々な領域にひろがっています。
それはもちろんビジネスの現場だけではなく、研究においても同様です。
そしてその中には、金融・経済や医療/臨床など、単に機械学習だけを学んでいては
知識が不足してしまうような、そんな対象も多数あります。
もしかすると逆に、もともと金融のプロフェッショナルであった方が、
機械学習を新たに学んで、ご自分の領域で活用されているのかもしれません。
こうして様々な世界に広がる機械学習を見ていると、もっと視野を広げなければ、と刺激になります。
もしかすると、人事の世界でも、もっと機械学習が役に立てることがあるのかも！
そんな研究も、時間を作って取り組んでみたいなあとやる気をもらいました。
山極綾子
P.S.
機械学習の手法そのものについても、様々な分野を参考にしているものがたくさんあります。
最新のモデルには欠かせない深層学習は
生物の分野である人間の脳を構成するニューロンから発想していますし。
モデルの評価を行う情報量は物理学と深い関係があります。
計算を効率的に行う方法は、工業で行われる「焼きなまし法」を参考にしていたり。。。
視野を広げることは、機械学習のモデルそのものの改善にも欠かせないようです。
P.P.S.
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