やたらと機械学習やディープラーニングが叫ばれる違和感について
おはようございます。ツムさんです。
ディープラーニングは期待先行な感じがする。ニューラルネットワークの処理には結構な性能のハードウェアが必要になるから、「えっ、この程度？？」って思われてしまって、折角のトレンドが盛り下がらないようにして欲しい。
— Yuki Tachi (@yu_pikke) 2017年3月3日
クラウド（分散コンピューティング）や車（自動運転）など、システムにある程度お金がかけられる業界ならまだしも、パソコンを除くコンシューマー製品でディープラーニングはまだまだコストが見合わない印象。
— Yuki Tachi (@yu_pikke) 2017年3月3日
まぁ、そうは言っても新しい技術に飛びつこうとするのは「経営者の悲しい性」だと思う。まるで、その技術を使いこなしさえすれば他社との差異化が生まれ、売り上げドッカンドッカン行っちゃう？？くらいのノリ。
— Yuki Tachi (@yu_pikke) 2017年3月3日
そういう意味で、現場のエンジニアが自分の興味で機械学習やディープラーニングを学ぶならまだしも、マネージャーからの業務命令でこういった話を聞きに来ているとしたら結構危ないかも。
— Yuki Tachi (@yu_pikke) 2017年3月3日
うーん。違和感ありまくり。
先日受講した機械学習のウェビナーは内容は良かったんだけど、ウェビナーだから他の参加者の顔は全く見えないし、「盛り上がり具合」分からないという弊害に今気が付いた。エンジニアが自ら絶好調で踊っているのか、会社や上司に踊らされているかどうかは表情を見ればわかるし、質問するときの声の調子でも区別できます。
メディアは機械学習とディープラーニングを明確に区別しないと。余計な誤解が生まれて、消費者にとっても不幸。
— Yuki Tachi (@yu_pikke) 2017年3月3日
自分も勉強中なので、細かいコメントは無理ですが、機械学習とディープラーニングがごっちゃになってしまうと、上のような勘違いする人々が大量発生する原因になるんだと思う。
「それー、ディープラーニングだ～」
ってね。
流行りものを追っかけようとする構図は、どの業界も同じなのかもしれません。
2017/3/4追記
機械学習とディープラーニングがごっちゃになっているならこれ。
