DXを推進したい経営者や機械学習エンジニア必見！おすすめ記事10選

それでは早速ロボから、DXやAIについての記事を3つ紹介していくよ。最初の2つは経営者やAIプロジェクトの管理者向けの内容になっているよ。

まずは経済産業省が中堅・中小企業の経営者向けにまとめた、DX推進やAI導入についての情報だよ。DXやAI導入というとどうしても大企業向けの内容や事例が多くなりがちだけど、ここでは中堅・中小企業に注目して情報がまとめられているよ。動画で事例の紹介が見れるのもわかりやすいね！

AIプロジェクトは、必要以上に精度を求めすぎてゴールが見えなかったり、見切り発車で役に立たないAIを生み出してしまったりして失敗に終わってしまうこともあるんだよね。そうならないように、AIプロジェクトの目的や方向性を明確にするのに欠かせない要件定義について、グラフを使ってわかりやすく解説されているよ。AIプロジェクトを進めようと考えている人は要チェック！

この記事は、新型コロナウイルスに伴って各国で起きた“パニック買い”という社会現象を、AIでいち早く察知するというものだよ。誤った情報でみんなが不利益を被らないように開発されたんだね。

情報社会で便利になったこともある反面、こういう社会現象も新たな問題として起こっているんだね。

続いてマツコから、知っていると便利な情報が書かれている記事を2つ紹介していくわね。

これは皆さんもよく使っているであろう「Excel」の使い方を見直すことで業務効率化を図るものね。AIや機械学習の普及でデータ活用が話題になりやすいけど、その前に、そもそもデータが使える状態で記録されているか？誰が見てもわかりやすくなっているか？はとても重要ね。

続いてはGoogleが提供している構成図作成ツールの紹介よ。パソコン上で構成図を作るのには意外と手間がかかるけど、これなら簡単に頭の中のイメージを綺麗にまとめることができそうね。

よっしゃー、俺からは主にエンジニアのみんなに向けて、機械学習に関する記事を紹介していくぜ。

まずは機械学習について勉強を始めたばかりの人にもおすすめの、機械学習を学ぶためのノートみたいなものだ。基本的な内容がわかりやすくまとまっているぞ。

次は機械学習の推論をテンプレート化したものの紹介だ。テンプレートだけでは不十分でも、これを叩き台にしてアップデートしていくことでゼロから構築するより取っかかりやすくなって助かるぜ。

これは機械学習をする際の注意点だ。機械学習は多くのデータから学習していくもので、「ゴミが入ればゴミが出る」と言われていることを忘れてはいけないぞ。機械が学習するとはいえ、”どのように学習させるのか” を考えるのは俺たちエンジニアの仕事だぜ。

この記事は画像認識の機械学習についてだ。この記事の筆者は、機械学習の改善のために品質が悪くないデータを与えても、機械学習結果が劣化することがあると言っているぞ。画像認識の精度向上に悩んでいる人はぜひチェックしてくれよな！

最後は3Dモデル作成の新しい技術についてだ。従来の方法だと3Dモデルを作成するには色々な方向から撮影した画像を用意する必要があったが、この記事では単眼カメラで撮影した1視点の映像から3Dモデルを抜き出す技術が開発されたと紹介されているぞ。