【第8回】AI導入までに必要な具体的な流れとは?

【AI導入までに必要な具体的な流れ】

”人工知能を活用したい”
”人工知能ビジネスをしたい”

といったようなお客様は多いですが
導入までにどういったプロセスが必要に
なっているかを理解して相談に来られる方は
ほぼいません。

「もうすでに出来上がっているプログラムや
 システムのようなものをインストールして
 ”ポチ”っとしたら人工知能が動き出す」

「人工知能にビックデータなどの大量のデータを
 学習させたら、人工知能が最適な回答を自然と
 導きだしてくれる」

といったように
人工知能のプログラミングを組んだら
すぐに成果を出し始めると思っていませんか?

実は、
人工知能の導入までの流れはものすごく

【地味な作業】

必要になってきますし、
すぐに「はい、できあがりましたよ」
とはならないんですね。

簡単にですが
”データの準備”から”導入”までの
流れを説明していきたいと思います。

                 

===人工知能導入までの流れ===

【1.データの準備】

 1-1.どのようなデータを使用するか検討します。
 1-2.検討したデータの収集をします。

【2.手法の選択】

 機械学習の「手法/学習方法/アルゴリズム」を選びます。

【3.前処理】

 3-1.必要なデータの選別を行っていきます。
 3-2.データランダリング(整える)します。
 3-3.データ拡張(増やす)を行います。
 3-4.学習・評価用にデータを分類します。

【4.モデルのトレーニング】

 4-1.ハイパーパラメーターのチューニングをします。
 4-2.学習をさせます。

【5.モデルの評価】

 5-1.推論
 5-2.2(手法の選択)から5までを精度が出るまで
     繰り返していきます。
 5-3.最適なモデルを選ぶ

【6.納品】

 選択した学習済みモデルを本番環境にデプロイして適用させます。

==============

                       

どうでしょうか?

詳細を抜いて、ものすごくシンプル
説明したのでイメージしにくいところ
はあるかと思います。

しかし、
今回ここでご理解いただきたい行程は、

『5-2.2(手法の選択)から5までを精度が出るまで
     繰り返していきます』

これです。

人工知能は魔法のようなテクノロジーではなく
実際は導入できる段階の精度が出るまで
ひたすらテストを行っていきます。

すごく地味なプロセスを経ています。

そして
良い人工知能にはこのプロセス必要不可欠です。

このプロセスがない人工知能は使い物になりません
これは現在、資金力にものをいわせて
広められている人工知能がまさにそれですね。

しかし、
求めている成果を出すのに

”どのようなデータが必要なのか”
”どの学習方法が適しているか”
”どのように精度を上げていくか”

というのは
持っているデータや状況個々によって
変わってくるんですね。

素人ではわかりません。

開発者が判断する必要があります。

ですが開発者に直接相談できる場など
通常はありません。

しかし今回、
少人数枠になりますが
弊社の方で相談できる場
設けました!

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