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ハメル・フサイン氏は、AI モデルの評価プロセスにおいて「評価が困難」と感じられる現象は、設計上の欠陥（プロダクトスメルの兆候）であると指摘し、改善の必要性を訴えている。
ハバードビジネスレビューが21世紀の最優秀職業と称したデータサイエンティスト職は、かつて高給で人気を集めた。しかし、統計とソフトウェアエンジニアリングの両方のスキルを要求されるこの役割は、その黄金期を終えたのかという議論が起きている。
著者は、50社以上の企業支援経験から得た知見を基に、「evals-skills」というAI製品評価用のスキルセットを公開した。これは、コーディングエージェントがアプリケーションの計測や実験実行を行う際の一般的なミスを防止する目的で提供されている。
著者は、開発者が自身の思考パターンに合うツールを選ぶことが重要だと指摘する。nbdevはリテレートプログラミング環境として著者に合っていたが、最終的に使用を中止した理由について述べている。
Shreya氏と筆者は、700人以上のエンジニアやPMにAI評価を指導する中で得た質問を整理した。これは多くのケースで有効な鋭い意見であり、普遍的真理ではない。読者は自身の判断で活用すべきである。
深層学習を活用し、自然言語クエリで任意のオブジェクトを意味的に検索するシステムの構築方法を解説。