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生成AIを活用して90%以上の精度で予測情報を得る方法

🗓 Created on 6/8/2024

  • 📜要約
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  • 🔍詳細
    • 🏷データの質と量の重要性
    • 🏷適切なアルゴリズムやモデルの選択
    • 🏷モデルの学習とチューニング
    • 🏷評価と検証の継続的な改善
    • 🏷90%以上の精度を目指すためのポイント
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
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    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的の要約

AIを活用して、周期性を有するデータの予測精度を向上させる方法に焦点を当てた調査を行いました。具体的には、生成AIを活用して入力情報から90%以上の精度で予測情報を得る方法について調査しました。

主要な内容と発見

  • データの周期的な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上させる方法が有効であることが分かりました。
  • 分類モデルの選定や過学習への対処法についても重要なポイントが明らかになりました。
  • パラメータのチューニングやSAS Viyaのオートチューニング機能を活用することで、最適な予測モデルを作成する方法が示唆されました。

結果と結論のまとめ

生成AIを活用して90%以上の精度で予測情報を得るためには、データの周期性を活用し、適切な分類モデルを選定することが重要です。さらに、パラメータのチューニングやオートチューニング機能の活用によって、高精度な予測モデルを構築することが可能です。組織内での理解を広め、データの信頼性と精度を確保することが成功の鍵となります。

🖼 関連する画像

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🔍 詳細

🏷データの質と量の重要性

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周期性を有するデータのAI予測精度を向上させるための前処理方法

周期性を有するデータのAI予測精度を向上させるための前処理方法では、データに含まれる周期的な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上させる。規則的な機械操作や生活リズムに起因する周期性を有する時系列データの予測に活用できる。

データの質と量の重要性

データの質と量の重要性は、AI開発においても重要である。高品質な教師データを用いることでAIの処理結果の質を向上させることができる。また、データ収集・整理が不十分だとAI開発に支障が出る可能性があるため、適切なデータの収集と整理が必要である。さらに、AI導入を先導する人材の不足も課題となっており、適切な人材を確保することも重要である。

ICTの進展に伴い、大量の時系列データが収集されるようになりました

時系列データの活用方法の１つとして、AIを用いた将来の状態を予測する技術開発が進んでいます。予測時間（リードタイム）が長くなると予測精度が低下する場合があり、これを改善する必要があります。定点観測で収集された周期性を有するデータをAIで予測する際に、データに含まれる周期的な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上する方法です。規則的な機械操作や生活リズム等に起因する周期性を有するあらゆる時系列データの予測に活用できます。
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🏷適切なアルゴリズムやモデルの選択

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機械学習における課題：分類モデルの選定と過学習

機械学習における課題として、分類モデルの選定と過学習が挙げられる。分類モデルの選定はデータの独自性や望ましい結果を考慮して行い、適切なモデルを選択するために質問に答える。過学習への対処法としては、拡張性の高いソフトウェアツールと機械学習モデルを統合し、モデルの精度を評価して特徴量セットに最適なモデルを決定するなどの方法がある。

分類モデルの選定と過学習への対処法

分類モデルの選定において、データの独自性や目的を考慮することが重要です。適切なモデルを選択するためには、データの種類や特性について深く理解し、適切な質問を設計する必要があります。一方、過学習への対処法では、モデルの過度な適合を防ぐために、特徴量の選定やモデルの評価が重要です。さらに、適切な検証スキームを導入することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。これらのアプローチを組み合わせることで、より信頼性の高い機械学習モデルを構築し、効果的な予測や判断を行うことが可能となります。

機械学習モデルの必要性と種類

機械学習モデルは、AIを構成するための関数であり、入力したデータに特定のパターンを認識し、結果を出力します。機械学習を活用することで、大量のデータに対して迅速かつ正確に情報を処理できます。機械学習モデルは「教師あり」「教師なし」「強化学習」の3つに分類され、それぞれ異なる学習方法を用いています。

生成AIにおけるデータ基盤を安全かつ確実に準備する5つの方法

企業において、生成AIを利用する際には独自の戦略を定義する必要があります。データ基盤を安全かつ確実に準備するための5つの方法として、データのスマートな転送と統合、データの継続的な更新、データの最適化された変換、高品質データへのアクセス、データのガバナンスが挙げられます。これらの方法を活用して、安全で包括的な最新のデータファブリックを作成し、生成AIで成功することが重要です。
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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
『【スガキコシステムズ様】UMWELT活用事例｜現場の工数削減とフードロス削減に向け予測AIを導入｜TRYETING』
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2023年にもっとも注目された生成AI＆DX記事
ChatGPTとは？使い方・始め方・仕組み・最新の活用事例を一挙ご紹介！
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第1回：人工知能（AI）とはなにか
機械学習とは？3つの学習手法と知っておきたい活用事例
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第5回：人工知能（AI）を支える「機械学習」の全体像
生成AI・LLMをビジネス適用するための検討ポイントおよびユースケース
PineCone
Stable Diffusion
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How director and editor Evan Halleck uses Runway for films, music videos, and commercials
ChatGPTのAPIを使って、学習用ドキュメント生成ツール作ってみた
社内文書に特化したChatGPT ファインチューニング実践編
ブレインパッド
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🏷モデルの学習とチューニング

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機械学習の予測モデル作成におけるパラメータチューニングの重要性

機械学習の予測モデル作成において、パラメータのチューニングは非常に重要です。パラメータはモデルの設定値や制限値を示し、最適なモデルを構築するために適切に組み合わせる必要があります。SAS Viyaのオートチューニング機能を活用することで、効率的に最適なパラメータを探索し、優れた予測モデルを生成することが可能です。

機械学習のパラメータチューニングによる予測性能向上

機械学習のパラメータチューニングによって、未知のデータに対する推定性能を向上させることができます。複雑な現象を捉えるためには、非線形回帰手法や多項式回帰などを活用する必要があります。また、過学習を防ぐためには正則化などの手法を用いてモデルの汎化性能を向上させることが重要です。さらに、GitHubに関連情報がアップロードされており、機械学習のパラメータチューニングに関する情報を参照することで、より高い予測性能を実現できる可能性があります。

機械学習のパラメータチューニングに関する詳細情報

  • 機械学習の予測モデル作成において、パラメータチューニングは重要なステップである。
  • パラメータの適切な設定は、モデルの性能に直接影響を与える。
  • SAS Viyaのオートチューニング機能は、遺伝的アルゴリズムやベイズ最適化などのアルゴリズムを活用して最適なパラメータを探索する。
  • オートチューニングを利用することで、効率的に良い予測モデルを生成することが可能。
  • パラメータチューニングによって精度が向上し、時間や労力を削減することができる。
sas.com
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資料ダウンロード
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こちらのGitHub
気象庁のサイト
参考
こちらを参考に
scikit-learnを使う方法
scipy.optimizeを使う方法
サポーベクターマシンにおけるカーネルトリック
詳細は別記事で投稿しています
SVMにおけるパラメータ「C」の挙動
詳細は別記事
正則化項（ソフトマージン）の調整
別記事に記載したSVMの例のように
2章で解説します
1-2-Cで触れましたが
こちらも2章で解説します
scikit-learnで使用可能な指標一覧はこちら参照
F1_macro
roc_auc_ovo
F1_micro
roc_auc_ovr
参考
こちらをご参照ください
scikit-learnでは前述のSVMにも確率を求めるメソッドがありますが、
同様にscikit-learnの大半の分類アルゴリズムには、後付けの確率計算メソッド"predict_proba"があり、
参考
注意点3
注意点3に該当するとき
こちらをご参照ください
天下のgoogleさんも「すべてのケースに当てはまるアドバイスというのはほとんどありません」と言っています
参考
後述
※ランダムサーチの詳細および画像出典はこちら
※ベイズ最適化の画像出典
2.4で後述
こちら
こちら
こちらの記事
各方針での具体的な計算法はこちらが分かりやすいです
BayesianOptimizationライブラリ公式より
後述します
多数の方法がありますが
「Stratified KFold」
「Leave One Group Out (LOGO)」
詳しくはこちらが参考になるかと思います
こちらの記事でも性能評価に採用したように
バリアンス
こちらのツール
2.1のフロー
こちらのgamma='scale'のときの式
2.3で解説した
並列動作する最大スレッド数
np.logspace関数
サンプルコードが充実
前述
こちら
OptunaSearchCV
2.5の確認方法
2.5の確認方法
チューニング前
パイプラインに関しては別記事で詳説しているので
こちらの記事のNFL選手とNBA選手の分類
SVCの引数"random_state"
2.1のフロー
こちらのgamma='scale'のときの式
2.5の確認方法
2.5の確認方法
チューニング前
詳細説明はこちらが分かりやすいので割愛しますが、
こちら
こちら
roc_auc_scoreメソッド
指標算出ではなく学習なので厳密には異なりますが、こちらが参考になるかと思います
同じ意見
O'Reilly Japan - Pythonではじめる機械学習
impress top gear - Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
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【機械学習入門】 クラスタリング
【機械学習入門】 教師あり学習と教師なし学習
【機械学習入門】深層強化学習の基礎
Avintonエンジニア育成アカデミー
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としては、医薬品／チップ設計、材料科学開発のイノベーションなど、多数あります(「 企業のユースケース
の 人工知能
は、OpenAIによって発表されると瞬く間に人気を博し、世間を驚かせました (OpenAIのツール「DALL·E 2」も、関連する生成AI革新テクノロジにおいて、テキストから画像を生成)。 ChatGPT
」や「 生成AIを利用するためのベスト・プラクティスとは？
規制の遵守、不良資産リスクの軽減、意思決定／商品設計／プロセスへのサステナビリティの組み込みに役立つかもしれません。 サステナビリティ
を高めるテクノロジは、生成AIソリューションを補完する重要な存在になります。幹部リーダーには、大規模言語モデルや他の生成AIモデルを倫理的に利用するために、以下の手引きに従うことが推奨されます。 AIの信頼性と透明性

🏷評価と検証の継続的な改善

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生成AIを活用したDXの推進方法

生成AIを活用したDXの推進方法には、コンテンツ・テキスト作成、画像・デザイン作成、動画の作成、音声の作成などがあります。これにより、手作業を省力化し、新しい付加価値を顧客に提供できる効果があります。

生成AIを活用したDXの推進方法の改善点

生成AIを活用したDXの推進方法において、さらなる改善が求められます。例えば、生成AIの精度向上や多様なコンテンツ生成の拡充が必要です。また、倫理的な側面やデータセキュリティの確保も重要です。さらに、生成AIの活用範囲を拡大し、他の業務領域への適用を検討することで、DX推進の効果を最大化できる可能性があります。これらの課題に対して、継続的な評価と検証を行いながら改善を進めることが重要です。

生成AIによるDXの推進方法を解説！活用方法や具体的な使用例まで ...

近年、生成AIによるDX(デジタルトランスフォーメーション)化が注目されています。DX化により業務効率や顧客満足度が向上し、多くの企業が導入を検討しています。

生成AIとDXの関係性とは

生成AIはDXを推進させる手段の一つであり、膨大なデータの蓄積や分析を行うことが可能です。DX推進において生成AIは重要な役割を果たしています。

DX推進に向けて生成AIを活用する効果

生成AIを活用することで手作業を省力化し、新しい付加価値を顧客に提供できます。業務の効率化や新しいビジネスの創出に貢献します。

生成AIでできる4つのこと

  1. コンテンツ・テキスト作成: 議事録の要約や記事作成に活用可能。
  2. 画像・デザイン作成: ロゴやイラストの作成が可能。
  3. 動画の作成: アニメーションや映画の作成が容易。
  4. 音声の作成: 音楽や翻訳に活用可能。

生成AIのビジネスでの活用シーン例

  • 社内データの抽出: 社内データから必要な情報を瞬時に抽出。
  • ニュースやWebサイトの文章を要約: 記事の要約を自動化。
  • 新規事業やキャッチコピーなどのアイデア作成: アイデアの提案を支援。
  • ECモールの商品説明を自動生成: 商品説明文の作成を簡略化。
  • 顧客対応をAI化: 定型的な質問への回答を自動化。

生成AIを活用したDX推進事例3つ

  1. 製造業の外観検査をAI化: 外観検査の正確性向上と人手不足の解消。
  2. 顧客対応をAI化: 24時間対応や定型的な質問への回答を自動化。
  3. ECモールの商品説明を自動生成: 商品説明文の簡略化と出品数の増加。

生成AIを活用してDXを行う5つのメリット

  1. 生産性や効率が向上: 作業の簡略化により生産性が向上。
  2. コスト削減: 人的リソースの削減やコスト削減が可能。
  3. 新規事業の展開: アイデアの提案や事業創成を支援。
  4. 顧客満足度向上: 24時間対応や定型的な質問への迅速な回答。
  5. 業務効率の向上: 業務の効率化や作業時間の短縮が可能。
生成AIの活用は企業のDX推進に大きく貢献し、様々な分野で効果的に活用されています。
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経済産業省
資生堂は野村総合研究所（NRI）とタッグを組んでサブスクに参入
ワコールはIBMとタッグを組んでオムニチャネル戦略を推進
ソフトバンクはアクセンチュアとタッグを組み、BtoB向けオンラインイベントを開催
ビューカードはアビームコンサルティングとタッグを組みAI与信システムを構築
ライオンはNTTデータとタッグを組んでDMPを構築
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_01.pdf
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ47548421
https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004-1.pdf
https://www.manegy.com/news/detail/4651
https://www.bcg.com/ja-jp/press/28october2020/14-percent-japanese-companies-succeeded-digital-transformation-comprehensive-strategy
https://www.mckinsey.com/jp/~/media/McKinsey/Locations/Asia/Japan/Our%20Work/Digital/Accelerating_digital_transformation_under_covid19-an_urgent_message_to_leaders_in_Japan-jp.pdf
https://www.nri.com/jp/journal/2018/1003
https://www.wwdjapan.com/articles/1212923
https://www.ibm.com/jp-ja/case-studies/wacoal
https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/casestudy/00012/00202/
https://www.accenture.com/jp-ja/case-studies/communications-media/softbank
https://markezine.jp/article/detail/35959
https://www.abeam.com/jp/ja/case_study/CS123
https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2021/0413/
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC067HW0W2A100C2000000/
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02.出航編 コンサルティング業界を知る
はじめに
DXとは
DXコンサルタントの仕事内容とは
必要とされる理由
DXコンサルタントの将来
資格は必要か
DXコンサル企業の紹介
おわりに
コンサルティング実務を体験したい方へ
マッキンゼー・デジタルHP
アクセンチュアHP
日立コンサルティングHP
NTTデータHP
船井総研HP
急速拡大中のコンサル領域、DXコンサルティングを大解剖！スキルや将来性について解説！
【就活生必見！】DXコンサルタントに聞く！DXに必要なスキルとは！？
DXコンサルティングって何？船井総研のDXコンサルタントの仕事内容を徹底解説！
DXやITに興味ある学生必見！船井総研で行うDX・デジタルコンサルティングの仕事とは？
3daysインターンシップの詳細
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https://www.brainpad.co.jp/doors/dl/mailmagazine.html
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？今さら聞けない意味・定義・事例をわかりやすく解説【2023年最新版】
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入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第3回：トップ企業にみる人工知能（AI）活用の取り組み
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第4回：人工知能（AI）をめぐる国の政策動向とAIに取り組む意義
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生成AIに淘汰されない人材スキルと組織のあり方を経済産業省が解説
LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げます
インシデント
Sun et al. (2024)
生成AIによる自動評価（LLM-as-a-Judge）のメリットと最新手法をご紹介
生成AI・LLMの社内活用におけるガイドライン策定のプロセスとポイント

🏷90%以上の精度を目指すためのポイント

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成功と失敗の分岐点は「必要なデータが揃っているか」

AIによる需要予測の成功と失敗の分岐点は、必要なデータが揃っているかどうかにあります。成功ケースでは信頼できるデータを大量に確保し、予測につながるデータを特定して高い精度で予測します。一方、失敗ケースでは関連するデータが不足したり、データの精度が低かったりすることが要因となります。

成功と失敗の分岐点を理解するためのポイント

成功と失敗の分岐点を理解するためには、データの質と量を十分に揃えることが重要です。成功ケースでは信頼性の高いデータを収集し、予測に必要なデータを適切に特定することがポイントとなります。一方、失敗ケースではデータの不足や精度の低さが問題となるため、データ収集と精度向上に重点を置く必要があります。さらに、新たな現象や異常なデータにも対応できる柔軟性が求められます。

AIによる需要予測のポイント

AIによる需要予測は、過去のデータや気象情報などを学習し、次の変化を予測します。成功と失敗の分岐点は、必要なデータが揃っているかどうかにあります。データの信頼性と量を確保し、予測に必要なデータを適切に特定することが90%以上の精度を目指すための重要なポイントです。
参照情報

90%以上の精度を目指すためのポイント

生成AIを活用して90%以上の精度で予測情報を得るためのポイントは、AI活用のフェーズを適切に選択し、組織内での理解を広めることが重要です。また、AI活用によるビジネス変革に伴うリスクにも注意が必要であり、セキュリティーとデータガバナンス機能を適切に導入することが求められます。

90%以上の精度を目指すための考察

AI活用において、データ戦略の立案やAI利用のガイドライン策定が重要であり、将来的な発展を見据えることが必要です。さらに、生成AIと従来型AIを組み合わせることで新たな可能性が生まれるため、両者の強みを活かすことが重要です。また、生成AIコンサルティングサービスを提供する企業の支援を受けることで、効果的なAI活用が可能となります。データ前処理の重要性も指摘されており、適切なツールやAutoMLソフトウェアを活用することで精度向上に貢献します。

生成AIがビジネスを大変革 肝は真価を引き出すデータ戦略

AIを導入する際の課題は、AIが結果を導き出すためのデータをどう収集・管理するかというデータ戦略です。AI活用のフェーズはChatGPTの登場により大きく変化し、AI活用によって人間はクリエーティブな業務に注力できるようになります。AIを導入する際の課題は、AIが結果を導き出すためのデータをどう収集・管理するかというデータ戦略です。AIを活用する際には、成果を出しやすい分野から導入し、組織内での理解を広めることが重要です。
AI活用によってビジネスが大きく変わる中、情報漏洩などのリスクにも注意が必要です。Google Cloudではエンタープライズ向けのセキュリティーとデータガバナンス機能を提供し、AI活用による顧客体験向上を支援しています。企業がAIを導入する際には、AI戦略とデータ戦略を考え、将来的な発展を見据えることが重要です。
Google Cloudは、AI活用を支援するために様々なツールやソリューションを提供しており、データ戦略の立案やAI利用のためのガイドライン策定も支援しています。AI同士がコラボレーションできるようになることで業務処理の効率が向上し、AI活用の拡大に伴い責任ある情報活用が求められます。GoogleはAIプラットフォームを提供し、責任ある形のコラボレーションを実現するためにAI領域に注力しています。
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https://www.coursera.org/lecture/advanced-manufacturing-process-analysis/data-preprocessing-3PByv
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https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117942/
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🖍 考察

調査の結果

AI活用における90%以上の精度で予測情報を得るためには、以下のポイントが重要です：
  • 高品質な教師データを用いることで処理結果の質を向上させる
  • 適切なデータの収集と整理が必要
  • 適切な人材を確保し、適切なモデルを選択する
  • パラメータチューニングによって未知のデータに対する推定性能を向上させる

推定

AI活用における90%以上の精度で予測情報を得るためには、データの質と量の重要性を考慮し、適切な教師データの収集と整理が必要です。さらに、適切なモデルの選択とパラメータチューニングによって高い精度の予測情報を得ることが可能です。

分析

AI活用における90%以上の精度で予測情報を得るためには、データの質と量を重視し、適切なモデルの選択とパラメータチューニングが重要です。さらに、適切な教師データの収集と整理が成功への鍵となります。AI活用によるビジネス変革にはリスクが伴うため、セキュリティーとデータガバナンス機能の導入も重要です。

今後の調査

  • AI活用におけるデータの質と量の重要性のさらなる探求
  • AI活用における適切なモデルの選択方法の研究
  • AI活用におけるパラメータチューニングの最適化手法の検討

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調査された文献
140件
精査された情報
28件
整理された情報量
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削減された時間
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sas.comsas.com

🏷 評価と検証の継続的な改善

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生成AI（ジェネレーティブAI）とは？ChatGPTとの違いや仕組み ...
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#### 生成AIによるDXの推進方法を解説！活用方法や具体的な使用例まで ... 近年、生成AIによるDX(デジタルトランスフォーメーション)化が注目されています。DX化により業務効率や顧客満足度が向上し、多くの企業が導入を検討しています。 #### 生成AIとDXの関係性とは 生成AIはDXを推進させる手段の一つであり、膨大なデータの蓄積や分析を行うことが可能です。DX推進において生成AIは重要な役割を果たしています。 #### DX推進に向けて生成AIを活用する効果 生成AIを活用することで手作業を省力化し、新しい付加価値を顧客に提供できます。業務の効率化や新しいビジネスの創出に貢献します。 #### 生成AIでできる4つのこと 1. **コンテンツ・テキスト作成**: 議事録の要約や記事作成に活用可能。 2. **画像・デザイン作成**: ロゴやイラストの作成が可能。 3. **動画の作成**: アニメーションや映画の作成が容易。 4. **音声の作成**: 音楽や翻訳に活用可能。 #### 生成AIのビジネスでの活用シーン例 - **社内データの抽出**: 社内データから必要な情報を瞬時に抽出。 - **ニュースやWebサイトの文章を要約**: 記事の要約を自動化。 - **新規事業やキャッチコピーなどのアイデア作成**: アイデアの提案を支援。 - **ECモールの商品説明を自動生成**: 商品説明文の作成を簡略化。 - **顧客対応をAI化**: 定型的な質問への回答を自動化。 #### 生成AIを活用したDX推進事例3つ 1. **製造業の外観検査をAI化**: 外観検査の正確性向上と人手不足の解消。 2. **顧客対応をAI化**: 24時間対応や定型的な質問への回答を自動化。 3. **ECモールの商品説明を自動生成**: 商品説明文の簡略化と出品数の増加。 #### 生成AIを活用してDXを行う5つのメリット 1. **生産性や効率が向上**: 作業の簡略化により生産性が向上。 2. **コスト削減**: 人的リソースの削減やコスト削減が可能。 3. **新規事業の展開**: アイデアの提案や事業創成を支援。 4. **顧客満足度向上**: 24時間対応や定型的な質問への迅速な回答。 5. **業務効率の向上**: 業務の効率化や作業時間の短縮が可能。 生成AIの活用は企業のDX推進に大きく貢献し、様々な分野で効果的に活用されています。
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【AI検索トレンド】瞬時に回答を生成してくれるデータ収集効率化 ...
ElicitはAIを活用した研究支援ツールで、ユーザーが入力した質問に対して関連する論文を引用し、回答を生成するサービスです。主な機能は、論文のアブストラクトを読み取り ...
g-search.jpg-search.jp

🏷 90%以上の精度を目指すためのポイント

AIによる需要予測はどこまで使えるのか？成功と失敗の分岐点を解説
AI による「需要予測」では、過去のデータや気象情報 ... 精度での予測を実現しています。 一方失敗したケースの要因 ... ただし、生成AI によって生成される回答は常に”100% ...
nicpartners.co.jpnicpartners.co.jp
需要予測とは？種類や手法・課題・精度を上げるAIの導入 ... - AIsmiley
需要予測AIとは、売上情報や顧客の購買履歴など ... AIによる予測の精度は、相関性の高いデータ ... 三井住友海上とNEC、生成AIによる文章要約技術を開発。
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
劣化する予測精度、ポンコツAIに陥る2パターン | 日経クロス ...
#### 劣化する予測精度、ポンコツAIに陥る2パターン AIシステムは運用開始後に精度が劣化していく場合があります。最初は問題がなかったのに、だんだんポンコツAIシステムになっていくパターンがあります。予測精度が劣化する典型的な原因は2つあります。 #### 1. 予測モデルと実態のズレ - 学習した時点と入力データが変化して、予測モデルが適切な予測をできなくなることがあります。 - AIは過去になかった現象の予測を苦手とし、学習した結果に沿って予測します。したがって、学習できていない現象に沿った予測は困難です。 - 例えば、施設内空調の自動制御システムや小売業向けの価格販促適正化システムなどが挙げられます。 #### 2. 学習データの異常 - AIシステムは新たなデータを学習して精度を向上させるイメージがありますが、学習データに異常がある場合もあります。 - 例えば、人為的なミスによって異常なデータが学習され、予測モデルの精度が劣化することがあります。 これらのパターンを理解し、適切な対策を講じることがポンコツAIシステムを避けるために重要です。
nikkei.comnikkei.com
生成AI（Generative AI）コンサルティングサービス - PwC
PwCコンサルティング、生成AIを用いたDX推進支援でAIスタートアップABEJAとの協業を開始（2023年8月30日）. PwCコンサルティング合同会社は、生成AIに対する企業ニーズ ...
pwc.compwc.com
生成系AIコンサルティングサービス | Ridgelinez (リッジラインズ ...
生成系AIコンサルティングサービスは企業や組織が生成AI技術を効率的に活用し、企業の競争力向上やイノベーション推進を支援するサービスです。
ridgelinez.comridgelinez.com
生成AIがDX推進の起爆剤に--PwC Japan、「2023年 AI予測調査 ...
#### 生成AIがDX推進の起爆剤に--PwC Japan、「2023年 AI予測調査 ... PwC Japanは、「2023年 AI予測調査 日本版」の調査結果を発表しました。日本企業のAI活用に関するトレンドと生成AIが日本企業に与えるインパクトについて説明されました。 #### AI活用の進捗状況 - 日本企業のAI導入率は50％で、前回調査よりも低下している。 - 一方、米国は55％から72％に上昇しており、差が広がっている。 #### 外部データ活用の差 - 日本ではデータ連携を実施している企業が21％に対し、米国は60％。 - 外部データを活用する企業も、日本が15％で米国が44％と差がある。 #### 非財務情報の活用 - 非財務情報をAIで分析する企業は、日本が8％で米国は56％。 - 日本企業は非財務情報の可視化に重点を置いており、AI活用に遅れがある。 #### AIへの投資効果 - 日本企業のAIへの投資効果は思うように出ておらず、ROIを得ている企業は3割未満。 - AIモデルの運用に課題があり、ビジネス効果が出ないケースが43％。 #### 課題と対応策 - AIリスクの管理が課題となっており、日本企業はガバナンス施策に取り組む必要がある。 - AIガバナンスを推進し、安心してAIを活用できる環境を整備することが重要とされています。 ![図1：AI活用状況比較](/storage/2023/06/19/f6d281a4bf3d1953a5030c33ee2197a5/230619_pwc_001.jpg) ![図2：非財務情報活用比較](/storage/2023/06/19/b190f00c0d5d8bf4e06b1d724c056c3e/230619_pwc_002.jpg) ![図3：AI投資効果比較](/storage/2023/06/19/127540d6304c263648a3faa63f446972/230619_pwc_003.jpg) ![図4：AIリスク管理課題](/storage/2023/06/19/c62c38575f0a155148c712b296b563c2/230619_pwc_004.jpg)
zdnet.comzdnet.com
生成AIがビジネスを大変革 肝は真価を引き出すデータ戦略
――AIを導入する際にはどのようなことが課題になるのでしょうか。 ホール肝心なのは、AIが結果を導き出すためのデータを、いかに収集・管理するかというデータ戦略です。
nikkeibp.co.jpnikkeibp.co.jp
生成AIと従来型AIの融合:新たな可能性と応用事例｜YAMADAI AI ...
#### 生成AIと従来型AIの融合:新たな可能性と応用事例 - 生成AIと従来型AIはそれぞれ異なる強みを持ち、組み合わせることで新たな可能性が生まれる - 生成AIは新しいコンテンツを生成する能力を持ち、従来型AIはデータ解析や予測モデリングに優れている - 生成AIと従来型AIの融合により、ユーザーインターフェースの向上、データ補完・拡張、リアルタイム対応と自動化の高度化が実現される - 金融業界や医療分野、製造業などさまざまな分野で具体的な応用事例が存在する ![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/141152872/rectangle_large_type_2_4d17f144f8f88f636275ea3ffa5eab8a.jpg?width=800)
note.comnote.com
生成AIとCXのこれから：顧客との強固な関係を築くための新しい ...
#### 生成AIとCXのこれから：顧客との強固な関係を築くための新しいアプローチ 生成AIの技術は急速に普及し、企業による活用が進んでいます。CXにおける生成AIの特徴として、以下の3つが挙げられます。 #### 特徴1：人間を超える対話/応対を実現 生成AIは、コンテキストを理解した人間のような対話を可能にし、専門家のように振る舞うことができます。24時間365日疲れることなく多数の顧客に対応し、言語の壁も超えることができます。 #### 特徴2：マルチモーダルによる新たなインタラクションの提供 生成AIは、テキストだけでなく音声や画像などの多様な入力を受け取り、適切な回答を生成することができます。顧客とのインタラクションをリッチで多様な形で行えるようになります。 #### 特徴3：究極のパーソナライズ体験の提供 生成AIはリアルタイムで顧客との対話を処理し、パーソナライズされた応答を返すことができます。顧客の感情や反応に応じて商材をリコメンドすることで、コンバージョンに繋げることが可能です。 これらの特徴を活かした生成AIのユースケースは、旅行計画のAIアシスタントやAI音声アシスタントによるドライブスルー注文体験、パーソナライズな対話を通じた語学の学習体験などが既に存在しています。企業は、顧客にとって真に望まれる体験を再設計し、生成AIを活用することで顧客との強固な関係を築くことができます。
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生成AIコンサルティングサービスを提供する会社まとめ | 株式 ...
#### 生成AIコンサルティングサービスを提供する会社まとめ | 株式 ... 生成AI（Generative AI、ジェネレーティブAI）は、プロンプトに応答してテキストや画像を自動生成する人工知能システムです。各企業が生成AIを活用し競争力を高める中、生成AIコンサルティングサービスを提供する会社を紹介します。 #### 株式会社LIG - UI/UXの知見とグローバルな開発体制を強みに、企業のDXを支援 - 生成AI専門チームがAI活用のプラン策定をサポート - 生成AIワークショップを開催 [詳細はこちら](https://liginc.co.jp/solutions/technology/ai) #### 株式会社リブ・コンサルティング - DXを活用した幅広い分野のコンサルティングサービスを提供 - ビジネス部門とDX部門のアプローチを支援 [詳細はこちら](https://www.libcon.co.jp/solution/dx/generative-ai/) #### PwC Japanグループ - 世界154カ国721拠点のグローバルなネットワークを活かし、生成AIコンサルティングサービスを提供 - 生成AIを活用した事業化支援やリスク管理をサポート [詳細はこちら](https://www.pwc.com/jp/ja/services/consulting/analytics/generative-ai.html) #### 株式会社日立コンサルティング - 生成AIコンサルティングサービスを提供 - 日立製作所「Generative AIセンター」と連携し、業務改善を支援 [詳細はこちら](https://www.hitachiconsulting.co.jp/solution/digital/generative_ai/index.html) #### 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 - 生成AIアドバイザリーサービスを提供 - 生成AIの概要や活用方法に関する勉強会や技術面での支援を行う [詳細はこちら](https://www.ctc-g.co.jp/solutions/generative_ai_services/) #### KPMGジャパン - 監査、税務、アドバイザリーの3つの分野にわたる監査法人を持ち、生成AIコンサルティングサービスを提供 - 生成AIの適用領域への支援を行う #### Ridgelinez（リッジラインズ）株式会社 - 富士通グループのコンサルティング会社として、DX推進を支援 - ChatGPT4を活用した知見を蓄積し、包括的な視点でクライアントを支援 [詳細はこちら](https://www.ridgelinez.com/service/generative-ai.php)
liginc.co.jpliginc.co.jp
(保存版:随時更新) データ前処理手法まとめ by Team AI - Qiita
データ分析の現場では実務上非常に大事な前処理。でもどの手法を選んでいいのか初心者には見えにくいし、漏れなくダブりなく(MECE)網羅された手法一覧 ...
qiita.comqiita.com

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生成AIと予測AIの違いとは？ビジネス活用法もご紹介 - Prediction One
生成AIが生み出した質の高い説明変数を、人間が吟味して利用することで、予測AIの分析精度がさらに高まる可能性があります。※2023年11月時点での情報です ...
sony.bizsony.biz
AIによる需要予測とは？何にどこまで使える？デメリットは？導入 ...
予測対象と相関性のあるデータを多く準備できるほど、精度の高いAIを作成できる可能性は高くなります。 したがって、需要予測に必要なデータを取得 ...
ai-market.jpai-market.jp
生成AIと予測AIの比較違いの理解 | SS&C Blue Prism
生成AIも予測AIも機械学習アルゴリズムを用いていますが、生成AIがコンテンツを作成するのに対し、予測AIは未来の出来事を予測します。
blueprism.comblueprism.com
予測精度がまさかの1％以下だった犯罪発生予測AI、警察のAI利用に ...
予測精度がまさかの1％以下だった犯罪発生予測AI、警察のAI利用に潜む不安. 【生成AI事件簿】間違った時の影響が計り知れない行政機関のAI活用. 2023.11.1 ...
ismedia.jpismedia.jp
未来を予知？人間の予測精度を高めるAIの可能性
デンマークで開発されたAIが人間の死期を約80％の精度で予測する能力を持ち、倫理的な議論を巻き起こしています。
workwonders.jpworkwonders.jp
AI予測とは？仕組みやメリット・デメリット、導入事例を ... - AIsmiley
具体的には、過去のデータから有用な情報を抽出し、その情報を基に未来を予測するモデルを作成します。これは「過去のパターンや傾向は、未来にも継続する ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
需要予測は当たらない？AIで高い精度を実現する方法 - MatrixFlow
MatrixFlowはAIを素早く簡単に作成することができる、AI活用プラットフォームです。 MatrixFlowのAutoFlow（自動構築AI）を使用することで精度が高く信頼性の高い需要予測 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
生成AI | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI) - Nomura Research Institute
生成AI（または生成系AI）とは、「Generative AI ... 生成する文章の精度を高めることができます。 生成AI ... 生成AIの場合は、情報の特定や予測ではなく、創造 ...
nri.comnri.com
予測精度を上げるには - Prediction One クラウド版
sony.bizsony.biz
セミナーアーカイブ動画】予測精度の上げ方セミナー｜アーカイブ ...
nuro.jpnuro.jp
新しいAIモデルのライフサイクル管理基盤「エラーフィックスAI ...
newswitch.jpnewswitch.jp
機械学習で販売計画の精度はどこまで向上できるか、人の意志決定 ...
itmedia.co.jpitmedia.co.jp
安定と高精度で需要予測の進化を牽引するAI バリューチェーンと ...
nec.comnec.com
生成AI導入支援サービス | 株式会社NTT DXパートナー
生成AI導入支援サービスでは、研修プログラムによる生成AI人材育成からシステム開発・導入支援まで、お客様の生成AIの導入を一気通貫で伴走支援いたします。
nttdxpn.co.jpnttdxpn.co.jp
生成AIコンサルティングサービスのご紹介 | ナイル株式会社
ナイル株式会社の生成AIコンサルティングサービス紹介ページです。ChatGPTを始めとした生成AIの活用により、貴社の業務効率化や競争力向上の支援いたします。
seohacks.netseohacks.net
生成AIを活用したビジネスプロセスオートメーション（BPA）
生成AIは様々な業界を一変するインパクトを持っており、企業は生成AIテクノロジーをビジネスに組み込むことで従来解決が困難であったDX課題に対しブレイクスルーを起こす ...
libcon.co.jplibcon.co.jp
生成AI開発コンサル会社を一覧で紹介
学習により新しいコンテンツを生成できる生成AI。ビジネスの新しいアイデアを創出し、生産性を向上させる生成AI開発コンサル会社を一覧でまとめました。
ai-vendor-guide.netai-vendor-guide.net
生成AIを活用したコンサルティング・DX支援 - 株式会社EvoX
主にリサーチ・分析業務における生成AI(ジェネレーティブAI)の社会実装により、実務のアップデート、効率化を目指し、人が行うべきクリエイティブな業務に集中出来る ...
evox.co.jpevox.co.jp
生成AI のサービス比較と企業一覧（コンサルティング） - AIsmiley
株式会社キカガクが提供する「AIコンサルティングサービス」は、DX・AIでビジネス成果を支援します。AIシステム開発、データ分析・活用、データ分析基盤 ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
野村総合研究所、生成AIを活用した経営改革 を支援する「AI ...
野村総合研究所、生成AIを活用した経営改革を支援する「AIコンサルティング」サービスを開始. #AI. #DX. 2024/01/26. 株式会社野村総合研究所. 印刷用ページ（667KB）.
nri.comnri.com
富士通・NEC・野村総研…生成AIブームで活況、DXコンサル覇権 ...
生成人工知能（AI）ブームを追い風にIT市場が活況だ。これを商機と捉え、IT・情報サービス各社はデジタル変革（DX）を提案する ...
newswitch.jpnewswitch.jp
DX推進現場が具備すべきテクノロジー方法論（DXソリューション ...
impress.co.jpimpress.co.jp
新規事業立ち上げ支援｜「DXコンサル事業」成功のプロセスとは ...
consul.globalconsul.global
DXコンサルティングとは？製造業がDXを進める必要性について解説 ...
cct-inc.co.jpcct-inc.co.jp
日本企業は何を重視してITベンダー・コンサルを選ぶか？選定基準 ...
nikkei.comnikkei.com
DXコンサルティングサービス (企画・体制構築・運用) | 株式会社 ...
qualitycube.jpqualitycube.jp
創業180年の老舗商社が挑むDX変革ビジネスモデルを変革、材料 ...
ibm.comibm.com
DXコンサルティングとは？メリットや注意点、成功事例やおすすめ ...
notta.ainotta.ai
AI・機械学習に必須のデータの前処理とは？正規化・標準を使った前 ...
AIは機械学習したデータを元に予測を導き出すので、データの形式やデータの質・量が予測精度を決めます。 データ前処理は、AIがスムーズに機械学習を行うために必要な工程 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
【文系でもわかる】AIモデル開発における前処理と特徴量生成とは ...
予測したいものと関連性の高い特徴量を組み合わせることで、学習データの質が上がり、モデルの精度も向上させることができます。 画像の特徴量について​. 画像の特徴量 ...
st-hakky.comst-hakky.com
AI作成に必要なデータは量より質？データの量・質とAI構築例を解説
データのノイズを除去することにより、コンピュータが予測対象に関連のある特徴のみを学習できるようになるため、予測の精度の向上が期待できます。 また適切な特徴量を ...
matrixflow.netmatrixflow.net
機械学習を利用するシステムのデータ前処理について - Qiita
そのため本番システム化の際には、予測精度を高めるために大量のデータを使用することが多く、機械学習システムには高いデータ処理性能が求められます。
qiita.comqiita.com
機械学習における学習データの重要性？作り方や種類を解説 - AIsmiley
そのAIの予測精度に大きく関わるのが「学習データ ... AIのゴールは、より高精度のモデルを作成すること ... 予測や分析の精度を向上させることができるのです ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
データ分析にAIを活用する5つの手順｜成功させるポイントとは？
データの前処理は、収集したデータの品質を向上させ、分析結果の信頼性を高めるために不可欠で重要なステップです。この段階では、欠損値の処理、異常値の ...
datamix.co.jpdatamix.co.jp
機械学習における学習データの作り方とは？必要なステップを徹底 ...
本記事では、機械学習の定義や学習データの作り方を解説します。また、機械学習と学習データで実現する機能についても紹介しているため、AI導入を検討 ...
tryeting.jptryeting.jp
機械学習成功の鍵を握る：効率的なデータ前処理の技術とツール
一方、外れ値はデータセットにおける異常値であり、これを適切に処理することで、モデルの学習効率と予測精度を向上させることができます。 外れ値の ...
reinforz.co.jpreinforz.co.jp
AIモデル作成のサービス比較と企業一覧｜AIsmiley
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
機械学習の予測モデルとは？予測モデルの種類・作り方・事例紹介 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
予測分析ツールおすすめ7選比較！AIで予測できること・無料 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
AIモデル作成の基本 | 日経クロステック（xTECH）
nikkei.comnikkei.com
機械学習における予測モデルの作り方 - PLAZMA by Treasure Data
treasuredata.co.jptreasuredata.co.jp
AIモデルとは？機械学習モデルの種類やアルゴリズムとの違いを解説
しかし、主成分分析を活用すれば、画像データ判定で基準 ... また、有料でデータセットを提供している企業も ... AIモデルの作成は、「データの収集」→「 ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
基盤モデルとは何ですか? - 生成 AI の基礎モデルの説明 - Amazon AWS
膨大なデータセットに基づいてトレーニングされた基盤モデル (FM) は、データサイエンティストによる機械学習 (ML) へのアプローチを一変させた大規模な深層学習 ...
amazon.comamazon.com
【教師データ/データセット】AI開発において重要な教師データとは？
... AIの文脈では「ある基準と合致しているかどうかを精査する」と理解するとわかりやすいでしょう。 このデータセットではモデル学習は行わず、先ほどのトレーニングセット ...
harbest.ioharbest.io
データセットとは？重要性や分類方法、作り方を3つのステップで ...
データセットとは、データの集合体です。 その性質や種類によって様々な分析や機械学習のモデルの構築に利用されており、昨今その重要性がより一層 ...
jitera.comjitera.com
今更聞けない生成AI（ジェネレーティブAI）とは？画像生成AIの特徴 ...
そしてこの画像生成AIを構築するためには、潜在拡散モデルや、CLIPなどのモデルに加え、モデルを訓練するためのデータセットが重要です。このデータセット ...
printboy.co.jpprintboy.co.jp
生成AI向けデータセットの完全ガイド！種類や作り方 - WEEL
今回は生成AIの学習モデルを構築するのに欠かせないデータセットについて、その種類や作り方について詳しく解説していきます。 また、データセットの作成 ...
weel.co.jpweel.co.jp
ビジネスにおけるAIモデルの活用：基礎から実践までの完全ガイド
主要なモデルを比較し、ビジネス上の課題解決に最適な選択を行うためのポイントを紹介。さらに、モデルの精度向上や評価基準まで、データ分析の一歩を ...
techsuite.biztechsuite.biz
AIモデルとは？作成の流れや重要な理由も解説
AIモデルはデータ分析において「基礎」となる非常に重要な役割を果たします。そもそもデータは単なる数値の羅列に過ぎません。もしAIモデルがなければ、 ...
sint.co.jpsint.co.jp
AIモデルとDX | DXの進化 | ダイヤモンド・オンライン
diamond.jpdiamond.jp
生成AIを活用した企業変革 | DXサービス一覧 | システム ...
nri.comnri.com
AIスキル教育プログラム「DX推進研修サービス」、予測分析ツール ...
impress.co.jpimpress.co.jp
生成AIをビジネス活用する上で押さえるべき8つの評価観点 | DOORS DX
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
インフォマティカ、企業の生成AI導入状況と データ戦略に関する ...
生成AIの普及に伴い、日本企業の半数以上がデータプライバシー・保護と大規模言語モデルの学習・ファインチューニング用データの収集に課題を抱えることが ...
informatica.cominformatica.com
生成AI活用推進のためのデータ利活用基盤構築支援 - KPMGジャパン
再定義したデータ活用戦略の実現・加速に向けて、生成AI活用による効果最大化を実現できるよう最新のテクノロジー環境・事例等を踏まえたアーキテクチャ設計を支援します。
kpmg.comkpmg.com
AI戦略ガイド：データ + AI + CRMを信頼の方程式に - Salesforce
AIの導入戦略を策定する際は、全社で信頼性の重要性 ... 生成プロンプトで取得したデータの許可レベルを保持 ... データ収集、準備、調査、可視化、データ倫理と ...
salesforce.comsalesforce.com
人工知能 (AI) の未来 - 生成AI導入によるビジネス価値の創出
生成AI（ジェネレ―ティブAI）によってビジネスにおける成果を高めるには、AI戦略における4つの重要な柱である「ビジョン」「価値の実現」「リスク」「導入プラン」の ...
gartner.co.jpgartner.co.jp
経営企画に生成AIは活用できる？メリット・注意点を徹底解説！
AIでデータ収集を行うことにより、大幅な時間短縮に繋がり業務を効率化することができるでしょう。 実際に生成AIを導入した企業の具体例として、下記の2 ...
mirai-works.co.jpmirai-works.co.jp
AIを活用したデータ収集の自動化方法を解説！実際の手順も紹介
AIを活用したデータ収集の効率化および自動化について、ChatGPTを使った具体的な方法や自動化のメリット、実装時の留意点を解説します。
ai-souken.comai-souken.com
AI戦略とはデータ戦略｜YAMADAI AI×DXコンサル - note
本記事では、データ収集、データクレンジング、データ解釈、データ出力の各段階を通じて、効果的なデータ戦略の構築方法を説明します。 データ収集の重要 ...
note.comnote.com
【読者調査・PDF資料付】なんと75％が「生成AI」活用 - ビジネス+IT
なお、業種別のクロス集計を行った結果、「AI活用・生成AI活用」と「データ収集・連携・活用・分析」は、業種を問わず高かった。 また、3位の「業界別DX」 ...
sbbit.jpsbbit.jp
AIモデル開発・コンサルティングサービス｜株式会社neoAI｜AI ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
DXコンサルティングサービス ｜TDSE株式会社｜AI ...
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AI・DXコンサルティングサービス｜サイエンスパーク株式会社｜AI ...
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AIの品質をエンドツーエンドでサポート！Citadel AIによる ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
インタビュー】大企業の業務改善を生成AIによって実現する ...
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KPMG、AIモデル構築を自動化するAutoMLの導入支援 ...
impress.co.jpimpress.co.jp
AIによるデータ収集の自動化とは？AI活用の必要性やメリットを解説
AIとデータ収集の関係; データ収集がAI活用に必要な理由; AIでデータ収集するメリット; 手軽にAIによるデータ収集を実現するなら「UMWELT」がおすすめ ...
tryeting.jptryeting.jp
AI学習用のデータ収集代行会社プロ厳選おすすめ8社！【2024年最新 ...
AI学習用のデータ収集代行会社、プロ厳選おすすめ8社を紹介。画像認識や音声認識AIなどに必要な画像、動画、会話音声等のデータ収集。
ai-market.jpai-market.jp
生成AIを活用した効果的な情報収集の手法 - 株式会社COUNTRY X
生成AIは、生成だけでなく、情報収集を劇的に効率化する可能性を持ったツールです！これまでもウェブサイトで情報収集できていましたが、これまで以上 ...
countryx.jpcountryx.jp
AIを使って賢く自動データ収集するWebクローラー：SynCrawler
AIを使って賢く自動データ収集するWebクローラーSynCrawler AIの力で任意のデータを自動収集するWebクローラー ... 生成の両面で今までよりも最適化されたAIシステムを提供 ...
headwaters.co.jpheadwaters.co.jp
生成AIが違法画像学習か、データ収集先に画像投稿サイトや ...
画像生成AI（人工知能）の学習に使われる画像データの中に、違法な「児童ポルノ」に該当する恐れがある画像が紛れ込んでいることが明らかになった。
yomiuri.co.jpyomiuri.co.jp
データ収集 | DataRobot 人工知能 Wiki
データ収集は、無数の異なるソースから情報を収集して測定するプロセスです。収集したデータを使用して実用的な人工知能（AI）ソリューションや機械学習ソリューションを ...
datarobot.comdatarobot.com
事例18選】生成AIでDXを推進する9つの方法｜注意点も紹介 - AI ...
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生成AI/LLM技術最新トレンド｜①Llama3公開 ②RAGモデルの信頼性 ...
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生成AIでDXの先へ―Ridgelinezが描く展望― - 実践事例・知見 ...
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生成AI （ 画像生成AI）サービスの比較と企業一覧 | AI製品 ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
データ分析は前処理が8割、「毒抜き」しないと危険
手元にあるデータに対してやみくもに分析を進めてしまうと、途中でエラーが起きたり、分析結果にゆがみが生じたりします。エラーが出て、そもそも分析 ...
nikkei.comnikkei.com
機械学習で欠かせない！データの前処理の必要性と方法 - maru
なぜデータの前処理が必要なのか？ 具体的な前処理の方法. 欠損値の処理; 外れ値の処理; 定量データの標準化; ダミー変数化; 主 ...
maru.nagoyamaru.nagoya
データ前処理の手法 - MATLAB & Simulink - MathWorks
データ前処理は、生データをクリーニングおよび変換して、解析とモデル化に適したデータに整えるタスクです。生データには多くの場合、欠損データ、外れ値、および ...
mathworks.commathworks.com
日本語LLMの学習に向けたデータ前処理 - Zenn
生成AIモデルは、入力された訓練データの規則性や構造を学習し、同様の特性を持つ新しいデータを生成する。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよ ...
zenn.devzenn.dev
GAUSS社と業務提携し、機械学習アルゴリズムの選定・パラメータ ...
matrixflow.netmatrixflow.net
勉強会】New Business AI(新規事業－AI)実施 (2021年1月度 ...
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ハイパーパラメータチューニング徹底解説：AI性能向上のカギ ...
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ハイパーパラメータ – 【AI・機械学習用語集】
#### ハイパーパラメータ – 【AI・機械学習用語集】 ハイパーパラメータとは、モデルを学習する前にあらかじめ人の手で決められるパラメータのことを指します。このパラメータを最適化することによってモデルの性能の向上が見込まれるため、グリッドサーチなど最適化の手法がさまざま考えられています。 ![ハイパーパラメータ](https://resources.zero2one.jp/2022/05/ai_exp_165-1024x576.jpeg) #### 人工知能基礎講座を提供中 人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので、全てのビジネスパーソンやAI初学者におすすめです。 #### 関連ワード - [学習率](https://zero2one.jp/ai-word/learning-rate/) - [交差エントロピー](https://zero2one.jp/ai-word/cross-entropy/) - [誤差関数](https://zero2one.jp/ai-word/error-function-2/) - [局所最適解](https://zero2one.jp/ai-word/locally-optimal-solution/) - [イテレーション](https://zero2one.jp/ai-word/iteration/) - [鞍点](https://zero2one.jp/ai-word/saddle-point/) - [大域最適解](https://zero2one.jp/ai-word/global-optimum-solution/) - [エポック](https://zero2one.jp/ai-word/epoch/) - [モーメンタム](https://zero2one.jp/ai-word/momentum/) - [プラトー](https://zero2one.jp/ai-word/plateau/) - [RMSprop](https://zero2one.jp/ai-word/rmsprop/) - [AdaGrad](https://zero2one.jp/ai-word/adagrad/) - [AdaDelta](https://zero2one.jp/ai-word/adadelta/) - [AdaBound](https://zero2one.jp/ai-word/adabound/) - [ADAM](https://zero2one.jp/ai-word/adam/) - [AMSBound](https://zero2one.jp/ai-word/amsbound/) - [ハイパーパラメータ](https://zero2one.jp/ai-word/hyperparameter/) - [ランダムサーチ](https://zero2one.jp/ai-word/random-search/) - [確率的勾配降下法](https://zero2one.jp/ai-word/stochastic-gradient-descent/) - [グリッドサーチ](https://zero2one.jp/ai-word/grid-search/) - [バッチ学習](https://zero2one.jp/ai-word/batch-learning/) - [最急降下法](https://zero2one.jp/ai-word/gradient-descent-method/) - [データリーケージ](https://zero2one.jp/ai-word/data-leakage/) - [ミニバッチ学習](https://zero2one.jp/ai-word/mini-batch-learning/) - [オンライン学習](https://zero2one.jp/ai-word/online-learning/) - [勾配降下法の問題と改善](https://zero2one.jp/ai-word/problems-in-gradient-descent-methods/)
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