どこにでもあるデータ
家庭向けスマート デバイスについて考えると、次のような疑問を持つかもしれません。ストリーミング アプリは、自分に勧めてくるものを、どのようにして知っているのだろう。 ロボット掃除機には、掃除する場所がどのようにしてわかるのだろう。 そうです、データが重要な役割を果たすのです。 これらのデバイスは、データに依存して効率的に動作しています。 エクスペリエンスをより個人的にして自動化するために、データが収集されます。
データとは、さまざまな目的で収集、保存、使用される情報です。 テキスト、画像、数字など、さまざまな形式で取り込むことができます。 AI は、学習と推論にデータを利用します。 たとえば、ストリーミング アプリで同じジャンルの番組をいつも視ていると、このデータは AI モデルが次に勧めるものを決めるのに役立ちます。
最初のビデオでは、データとはどのようなもので、AI の進化にとってなぜ不可欠であるかがわかります。
データにより、AI は学習し、適応し、情報に基づいて決定を下すことができます。 ただし、それには利用できるデータの量だけでなく、品質も関係します。 AI モデルの有効性は、トレーニング データの品質に直接結び付いています。
次のビデオでは、データに存在するパターンを見つけることがなぜ重要で、それによってユーザー エクスペリエンスをどのように向上させることができるかがわかります。
AI モデルでは、データを使ってパターンの識別が行われます。 このプロセスの中核となるのは、データ フィールドを分析し、データ内のパターンから学習してモデルを生成するアルゴリズムです。 その後、これらのモデルを使って、新しいデータについての予測や決定が行われます。 このプロセスは機械学習と呼ばれます。
データの質と量が非常に重要です。 高品質のデータにより、AI モデルが正確に学習し、信頼性の高い予測を行うことが保証されます。 データの品質が低いと、正しくない結果につながる可能性があります。 そのため、データのクリーニングと整理を含むデータの前処理は、機械学習プロセスにおいて不可欠なステップです。