ちなみに、もし私がこのプロジェクトの担当者であれば、AppleがWWDCで発表したcreateMLをまずは使って、どんな認識率が出るかを試してみると思います。（技術的に細かな話になりますが）createMLの画像認識は、すでにfeature mapと呼ばれるレイヤーまではトレーニング済みのニューラル・ネットワークを使って機械学習をさせるため、
- 自分でニューラル・ネットワークの設計をする必要がない
- 学習時間が桁違いに短い
- という利点があります。
本当に優秀なAI研究者やスーパー・AIエンジニアがニューラル・ネットワークの設計からハイパーパラメターのバランスまで調整すれば、ひょっとすればcreateMLを使った場合よりも若干良い結果が出る可能性もありますが、それに伴うリスクやコストを考えれば、createMLを使って着実な成果を出す方が、はるかに実用的（practical）です。
皮肉なことに、AI研究者はこんな安直な答えを嫌い、自分でニューラル・ネットワークの設計をしたがるし、ITコンサルタントは、こんな解決方法で工数が少なすぎて儲けに繋がらないのであえて選択ないのです。かと言って、なんちゃってAIエンジニアでは、そんな判断も出来ないため、こんな答えにたどり着けるのは、「出来るだけ手間をかけずに良い結果を出そう」という正しいインセンティブを与えられた優秀なAIエンジニアだけであり、そんなエンジニアの使いこなしが医療ベンチャーのCEOに出来るとは私には思えないのです。
ちなみに、AIエンジニアリングが、createMLのように、エンジニアがニューラル・ネットワークの設計をしないでも済むような方向に進化することは、とても自然な流れで、少なくともMicrosoft、Google、Amazonはこちらの方向にツールを進化させて来るのは確実だと私は思います。
なんて話を彼に口頭でしても通じるわけがないので、とりあえずここに書いてみることにしました。
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※ 本記事は有料メルマガ『週刊 Life is beautiful』2018年8月28日号の一部抜粋です。初月無料の定期購読のほか、1ヶ月単位でバックナンバーをご購入いただけます（1ヶ月分：税込864円）
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