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AI育成時に見落としがちな課題

「使えるAI」はこう作る　～ディープラーニングの実力を引き出すポイント

AI活用が広がる一方、ディープラーニングのための教師データの作成やコンピュータの計算速度などユーザーがぶつかる課題は多い。先端のAI開発現場から解決の糸口を知る。

　AI（人工知能）の実用化を強力にけん引する「ディープラーニング」。だが、実際に導入しようとすると、「学習の基となる教師データが足りない」「高速なコンピュータを手当てできず、十分な学習ができない」といった課題に直面することが少なくない。これらの課題を解決するためにはどうすればよいのか。現状を探った。