Sparkさん、存在感が薄れ深層学習をはじめる - もっぺんプログラミング(´・ω・｀)

日経BPさんの記事から。

分散処理ソフトのSparkは、2014年ごろには機械学習の大規模化に欠かせない存在だと認識されていた。しかしその後の深層学習の台頭によって存在感が薄れていた。

そうだったんですね… 今年の春、ようやく案件でSpark触れたと思っていたら、、、わずか３年で存在感が薄れてはったんですか…(´・ω・｀)時代の流れ早い

少し前に深層学習（Deep Learning）というキーワードが大きく出始めた頃は、「深層学習は機械学習の中の一つの分野」という説明をよく見かけたのですが、もはや「深層学習」に対応出来ていないと、存在感が薄れてしまう時代になったのですね。

それだけ、現在のAI開発では深層学習を扱えることが大切ということなのでしょう。

まぁ、確かに深層学習ってひと皮むけた感はありますもんね。機械が勝手に特徴量を見つけるというあたり、機械学習の人力感を大きく超えてる。

さて、オッサンプログラマとしては、この「深層学習」のキャッチアップが、今後どこまで必要になるのかが気になるところですよね。自らの生き残り戦略的に。(´・ω・｀)

はたして、Javaが流行った際の「オブジェクト指向」ほどの必須スキルになる、、、のでしょうか？

うーむ。ちょっとピンと来ないなぁ。

どちらかというと、データベース管理者のような専門職化という感じでしょうか。 AIアルゴリズムの設定とチューニングを実施するような。

ただ、身近な案件でサクッと深層学習を使って、チューニングが必要になるような場面は、まだ先のような気がします。当面は、呼ばれるとしても大企業の実験的プロジェクトとかなのかなぁ。

で、一般プログラマは、「深層学習」の結果を受け取って表示するロジック書くだけと。

ただ、なんというか、、、現状のECサイトの、いまいち使い勝手の良くない検索機能とか、深層学習の応用方法が見えてきて一般化したら、次のステージに行きそうな可能性も感じるんですよね。一気に、コンピューターの利便性が上がりそうな何かがありそうな、、、

というわけで、身につけておけば差別化にはなりそうですし、何より面白そうなので勉強しておこうかなと思います。

技術を知るには、まず実装／アルゴリズムの理解から。

人生３度めのチャレンジ中です。４章をもうすぐ読み終わりそう。ここまでは、わかった。（多分）今度こそ最後までたどり着きたい…

深層学習系の本は、何冊か浮気しましたが、やはりこの本が一番わかりやすいです。基礎の説明も丁寧だし、手を動かしながら確認出来るのが嬉しい。改めて、オススメです。

でもやっぱり、４０過ぎてから微分だの、線形代数だの、辛すぎるんですが・・・(´・ω・｀)