要約:
- 人工知能とデータサイエンスの仕事に関する神話についてのMLOps Communityポッドキャストが話題になっている。
- データサイエンティストのNikhil Sureshが、AIの熱狂についてのブログ記事を元にしたインタビューを受けている。
- AIの熱狂についての事実や意見が抽出され、実際のMLエンジニアやデータサイエンティストの仕事が深層学習や生成AIの最新研究とは異なることが強調されている。
- データサイエンスや機械学習プロジェクトには、インフラが整っておらず、データエンジニアリングが必要とされている。
- ビジネスと機械学習チームの間にはギャップがあり、ビジネスチームが機械学習モデルの予測をどのように活用すべきか理解していない。
- AI技術は専門家に任せ、ビジネスの問題解決に集中すべきであり、既存のツールを活用し、必要に応じて自社製の機械学習モデルや製品を作成すべき。
感想:
この記事では、AIやデータサイエンスの仕事にまつわる神話や実態について的確に指摘されていると感じました。ビジネスと機械学習チームのコミュニケーションや期待の齟齬、AI技術の適切な活用に関する議論は、業界全体にとって重要な課題であると思います。
元記事: https://bdtechtalks.com/2024/07/31/generative-ai-machine-learning-jobs/