【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】

が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に
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は
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が必要不可欠です。
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で個々によって
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を
設けました!
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