BPStudy#113 ブロックチェーン/機械学習と計算量・計算機 まとめ
2017年1月31日に開催された、BPStudy#113( https://bpstudy.connpass.com/event/47261/ ) のまとめです。
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h12o
@h12o
ブロックチェーンは様々な種類の技術を利用するので、独学での習得はそれなりに困難→業界団体やコミュニティに加入したり推奨書籍などで効率良く学ぶのがおすすめとのこと。 #bpstudy
2017-01-31 19:55:08
wenbose@お好きな読み方でどうぞ
@wenbose
大事なのは「ブロックチェーン」も「学ぶべき技術の一つ」であって、「その技術で全ての問題が解決できるわけではない」ので、効率よく学んでものにしないとなー、というお気持ちになりました #bpstudy
2017-01-31 19:56:25
omega
@equal_001
ブロックチェーンは未来的なイメージがあるけど、システムを構成する技術は既存のものばかりという話があった。仕組みを分解してみるとわかりやすい。 #bpstudy
2017-01-31 19:58:54
佐藤治夫
@haru860
機械学習単体でのビジネス効果は限定的（部品。人でいえば、目と耳）。既存システムに組み込んで効率化、自動化、無人化などの応用に繋げることが必要。 #bpstudy
2017-01-31 20:06:16
omega
@equal_001
機械学習ビジネスは、見積もりが難しい。開発、運用、精度をどこまで追求するのか、そもそも精度の良し悪しの基準はどうするのか。普通の開発プロセスで上手く運用するのは難しい。 #bpstudy
2017-01-31 20:09:10
wenbose@お好きな読み方でどうぞ
@wenbose
「ビジネス」には結果保障とかを必要とする場面が多くてアレかもしれないけど、「エンターテイメント系」の仕様なら割とマッチする要素が多いのではないか？という気持ちになったりはしながら聞いてます＞機械学習 #bpstudy
2017-01-31 20:10:15
omega
@equal_001
人材投入のコストもそうだし、適用するアルゴリズムの選定によっても用意するマシンも変わってくる。 コスト感覚をつかむのが難しい。 #bpstudy
2017-01-31 20:11:39
susumuis/いしがみプロ
@susumuis
「Amazonはすげーから僕らよりずっと先行ってる。ではなくて、どういうことをしているか考える」「ミスが起きたら？万引きを見逃したら？冤罪したら？データはどうやって集める？ランニングコストは？収益性は？」 #bpstudy
2017-01-31 20:13:09