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「正しく使用する場合に限り、メリットがある」 AppierのAIサイエンティストが語るAutoMLの未来図とは：AutoMLを安易に適用しないように
AppierのチーフAIサイエンティストを務めるMin Sun氏はAutoMLについて、正しく使用する場合に限ってメリットをもたらすと述べた。機能を正しく理解し、どのように利用すべきかを判断して、その可能性を最大限に活用することが重要だとしている。
Appierは2020年7月6日、AutoML（自動化された機械学習）の現状と将来性について発表した。同社のチーフAIサイエンティストを務めるMin Sun（ミン・スン）氏は、AutoMLは正しく使用する場合に限ってメリットをもたらすと指摘。機能を正しく理解し、どのように利用すべきかを判断して、その可能性を最大限に活用することが重要だとしている。
「知識の置き換え」ではなく「役割を変更」
AutoMLとは機械学習モデルの設計や構築を自動化する手法で、全てのプロセスを機械学習によって自動化し、効率良くコストを削減することが目的だ。これまで機械学習を活用するためには、モデルを作成したり最適化したりするデータサイエンティストが必要だった。AutoMLが普及すれば、完全に不要とはならないものの、データサイエンティストへの依存度を低く抑えられるだろう。
ただしスン氏は「AutoMLの有用性は、導入する業種、データタイプ、関係するモデルクラスによって異なる。人間の知識を完全に置き換えるものではないためAutoMLを安易に適用しないように」と注意を促している。
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