2019年09月05日 10時00分 公開
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日本アイ・ビー・エム株式会社提供Webキャスト4つのユースケースで解説、AIを自社業務に適用させるための“学習”の進め方

AIを自社業務に適用するには“学習”が不可欠だが、どんなデータをどれだけ学習させればよいか分からないという声も多い。画像認識や音声認識、照会応答といったユースケースを基に、企業側で行うべき学習の種類や必要なデータを解説する。

[ITmedia]

 AIを活用したアプリケーションやサービスの提供が進みつつあるが、その実力を発揮させるには、AIに対してさまざまな業務関連データを“学習”させる必要がある。しかし、どんなデータをどれだけ学習させればよいか分からないという声は多く、いまだに導入ハードルが高い要因の1つにもなっている。

 実は、そうした懸念はベンダーによっては解消されつつある。例えばベースモデル、業種・ドメイン別モデル、企業固有モデルという3層のAIモデルを備えたある製品では、全学習をベンダーが担当し、カスタマイズなしで即利用できるAPIも提供している。もちろん、任意のカスタム学習が可能なAPIや、ユーザー企業がゼロから学習を行う必要があるAPIもあるため、自社環境や用途に合わせて選択したい。

 それでは、実際の学習はどのように行われるのか。本動画では、画像認識や音声認識、照会応答、知識探索といったユースケースを基に、企業側で行うべき学習の種類や、必要なトレーニングデータなどについて具体的に解説する。

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