最近、「こんなの二年前のレコメンドとかの時代でしか通用しないよ」と思う事を一般の機械学習の話としてしているのを、二回くらい見かけた。

それは事実では無い、という事を自分は偶然知る立場に居るのだが、それは何故か？というと、レコメンドと画像分類の仕事を両方やった事があるからだ。

ではこの2つを元に一般的な話は出来るだろうか？

例えばNLPでの対話応答とかはGANとかの画像生成同様、生成する時の難しさがあると思う。でもその経験は無い。 たぶん何か別の分野をやると、次もまた結構違うのだろうなぁ、という気がする。

これまでやった2つの分野に共通する事はいろいろあるが、やはり3つ目くらいまではやらないと一般化は難しいよなぁ。 でもDeepLearning以前の話がどのくらい今でも一般性を失ってないかはかなり分からない事を考えると、次また同じくらいのインパクトのパラダイムシフトがあったら、一般的な話はまた出来なくなってしまう。

このエントリを書いてて思ったが、自分のような短期で仕事を取るML系のエンジニアは、多様な仕事の事情を知るには有利な立場に居る気がする。 コンサルとかと違って、ちゃんと既に経験やノウハウがあるチームに入って働くのも結構でかい。
まぁ働いてない期間長すぎ、という問題はあるが。