特選プレミアムコンテンツガイド
AIの判断を邪魔する「ゴミデータ」をきれいにするには
機械学習で人工知能（AI）エンジンの精度を上げるには、質の良い学習データが不可欠だ。質の悪い学習データでは、AIエンジンの不適切な判断を招くリスクがある。事例を基に、学習データの作成方法を考える。
人工知能（AI）エンジンの機械学習に利用する学習データ（教師データとも）は、「量」が重要だと考えられてきた。その考え方自体は今でも通用するが、状況は変わりつつある。AIエンジンが誤った判断を下すことが問題になり、判断結果を左右する学習データの「質」がより重視されつつある。
質の高い学習データを用意するには、収集したデータから“ゴミ”となる不要なデータを排除し、AIエンジンの用途に合わせてデータを分類する必要がある。こうしたデータクリーニングの過程には、従来データサイエンティストを必要としていたが、自動化ツールも登場している。
本資料では、AI技術の活用を積極的に進めるFacebookやIBMをはじめ、各企業が学習用データを用意するために実践している手法を紹介する。
中身を読むには、「中身を読む」ボタンを押して無料ブックレットをダウンロードしてください。
連載：「AI」の学習用データ収集 その課題と解決策は
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
特選プレミアムコンテンツガイド
特定テーマに関するTechTargetジャパンの記事をまとめたPDFブックレット「プレミアムコンテンツ」を厳選して紹介します。
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには？
-
2
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
3
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
4
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は？ Dellが推奨する鉄則
-
5
本当に安いPCで十分か？ “すぐ重くなる”を防ぐノートPC選びの絶対条件
-
6
Claudeの不可視透かしに批判殺到 著作権消失や誤判定に潜む企業リスク
-
7
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
8
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は？
-
9
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ？
-
10
レガシー基幹システムをSAPに統合 山善が突き止めた「標準化と個別最適」の境界線
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは？
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う？ いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには？ サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは？
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー