教師あり学習

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Ai活用

AIの進化を支えるアノテーションとは?

- データに命を吹き込むアノテーション 「アノテーション」という言葉は、もともとは書籍などに注釈をつけることを意味しますが、近年のIT業界、特にAI開発の分野では、データに意味や役割を示すタグを付ける作業を指す言葉として用いられています。 AIの学習方法の一つに「教師あり学習」という方法があります。これは、人間がAIに正解データを教え込むことで学習させる方法ですが、アノテーションはこの教師あり学習において非常に重要な役割を担っています。 例えば、画像認識AIを開発するとします。このAIに「犬」の画像を正しく認識させるためには、大量の画像データそれぞれに対し、「これは犬である」というタグ付けを行う必要があります。このように、AIが理解できる形にデータを加工し、学習に利用できる状態にする作業こそがアノテーションなのです。 近年、AI技術の進化に伴い、自動運転や医療診断など、様々な分野でAIの活用が進んでいます。それと同時に、AIの学習に必要となるアノテーションの重要性も増しており、今後ますます需要が高まっていくと考えられています。
Ai活用

機械学習:データが未来を予測する

- 機械学習とは機械学習は、人間の学習能力をコンピューターで実現しようとする技術で、人工知能を実現するための重要な要素の一つです。これまでコンピューターは、人間が作ったプログラムの通りに動く、いわば「言われた通りにしか動けない機械」でした。しかし、機械学習を用いることで、コンピューターに人間のように学習する能力を与えることができるのです。では、機械学習はどのようにしてコンピューターに学習させるのでしょうか?その鍵となるのが「データ」です。人間が様々な経験を通して賢くなっていくように、機械学習では大量のデータをコンピューターに与え、「学習」させるのです。コンピューターは与えられたデータの中から、隠れている規則性やパターンを見つけることで、データを分類したり、未来を予測したりすることができるようになります。例えば、大量の手書き文字の画像とその文字が何であるかというデータを使って機械学習モデルを学習させれば、そのモデルは未知の手書き文字画像を見ても、それがどの文字なのかを高い精度で認識できるようになります。このように、機械学習は、明示的にプログラムされていなくても、データから学習し、未知のデータに対しても適切な処理を行えるようになるという点で、従来のコンピューターとは大きく異なる技術なのです。