深層学習研究におけるボトルネックはエンジニアリング

この記事は、深層学習研究を進める上で、エンジニアリングスキルの重要性が増していることを強調しています。複雑なシステムを構築、拡張、維持する能力が、理論的なブレークスルーよりも重要な制限要因になりつつあることを示唆しています。これは、純粋なアルゴリズムの革新から、実践的な実装とインフラストラクチャへの焦点の移行を意味しています。

• •深層学習の進歩には、エンジニアリングの専門知識が不可欠です。
• •実践的な実装とインフラストラクチャが重要になっています。
• •ボトルネックは理論から実行へと移行しています。