大西 真輝

実証実験などで終わってしまうことも多いため、実際に自分が作成したモデルやアルゴリズムが稼働し役立つことが楽しみにつながる。

いくら良いモデルやアルゴリズムが出来ても、役立たないのでは意味がない。研究者ではないので、実際にどう役立つのかを考えながら開発し、それが実る瞬間というのが大切だと思っている。

事前に学習データが入手できるか否かが曖昧な状態でプロジェクトが始まり、実際はほぼ何も無い状態で成果を出さなくてはならないことがある。

このとき、自分たちで手探りでデータを整備しなくてはならなくなったり、あるいは目当てのデータでないもので何かしら落とし所見つけなければならなかったりと、無理をすることになるケースが多い。

理解が進めば、こういったことはあまり起きない将来が来ると信じている。

AIエンジニア向けというわけではないが、個人開発のみで生きていくわけでないのであれば、呼んでおく必要がある一冊。

チーム開発を行う上で、抑えておくべき読みやすいソースコードの書き方が身につく。

AIエンジニアとしては、力を入れたい分野によって読むべき本が異なるので、自分にあった分野から探していくほうが良いだろうと考える。