人工知能や機械学習を利用しなくても「SQLの使い方」次第で収益アップは可能

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年04月29日

  ドワンゴの小田桐優理さんは「「負債」としての機械学習を認識する重要性」を主張しておられます。
  ・機械学習のブラックボックス化
  ・周辺システムとの間の調整に必要なコードの肥大化
  ・学習したモデルが意図した学習を経たか確認することの困難さ
  ・業務の引き継ぎコスト
  などを考慮しておく必要があります。
  
  猫も杓子もAI・機械学習ではなく、適材適所が肝要かと思います。
  
  
  ニコニコ動画、機械学習で監視対象のコメント75%減に！「超自然言語処理」に挑むドワンゴのデータ利活用事例セミナーレポート
  http://ainow.ai/2017/04/20/111224/
• nakagawa kenzo

  元DB使いのみかん農家

  ・2018年04月29日

  DB使いの俺からすると、本当にSQLは大切な技術。
  SQLがというよりもデータを塊で処理をして行くイメージをつかめる人間はどんな分野でもつよいとおもう
• 鈴木 啓太

  酒場と人を愛する男 ちなみに、元浦和レッズのプロサッカー選手ではない。

  ・2018年04月29日

  SQLなどで手作業でやっていることを学習モデルにして、
  なにやってるかはよくわからんけど精度はXX%！！！
  
  を機械学習と規定するのであればそもそもわざわざ機械に外部化する必要はないでしょうね。
  
  広義の人工知能とか機械学習は統計的処理の方法論の一つですから。