教師データの重要性お問合せ教師データの重要性AIは教師データが無ければ機能しないため、AIビジネスを成功させるためには、教師データを大量に準備しなければなりません。この原則はディープラーニングだけでなく、簡易モデルにおいても成り立ちます。データが集まればよいというものでもありません。そのデータが綺麗でなければならないからです。万一欠損値や誤りがあれば、AIに入力する前にクレンジングすることになります。AIの精度を高める作業に従事するに当たり、気を付けるべきことがあります。それは、再現率と適合率とを区別するということです。再現率は、正解をきちんと正解として認識できる割合を指し、適合率は解答に対する正解率を意味します。AIをどの分野に導入するかによって、再現率と適合率のどちらをより重視すべきかが決まります。医療の画像診断にAIが使われるのであれば、再現率が大事な指標になります。メールの判定に使われる時は、適合率が重視されます。以上の例から分かるように、導入を検討している企業は、AIの機能学習について、最低限の知識が求められます。AIは完璧なツールではないため、より万全の状態で利用するためには、人間もまた頭を使わなければならないのです。ベンダーはそうした事情を理解していることも多いのですが、残念ながらクライアントの企業は十分勉強しているとは言えない状況です。両者ともに相手の業界の常識を勉強しすることで、初めて協同作業が可能になります。プロトタイプを作成するには協働することが欠かせないのです。当サイト制作者の鈴と申します。庭の木も葉が落ちはじめ、そろそろ冬支度をしなければと都度考えているのですがなかなか動けてず...冬本番までにどうにかしなければ。当サイトに関してですが、何かありましたらお問合せページか以下のアドレスまでお気軽にご連絡ください。当サイトの情報は、掲載時のものとなっております。掲載後に告知などを行うことなく修正を行ったり、時間経過をしたために実際の情報と一致しなくなったりするケースもございます。当サイトの情報にもとづき閲覧者がとった行動等により、閲覧者本人や第三者が間接的または直接に損害を被られた場合においても、制作者は責を負いません。ご了承の上、閲覧していただけますようお願い申し上げます。