人工知能（AI）の基礎：データをモデルに変える※AIアソシエイト学習教材

無職からのSalesforce

はじめに

この教材では、AIがどのようにデータを学習し、予測や分類などのタスクを実行するモデルを生成するのかを詳しく解説します。手作業で作成されたアルゴリズムと、データから学習するモデルの違いを理解し、機械学習の基本概念を学ぶことで、AIの仕組みをより深く理解することができます。

この教材で学ぶこと

  • 手作業でコーディングされたアルゴリズムとトレーニングされたモデルの違い

  • 機械学習（ML）の定義と、MLとAIの関係

  • 構造化データと非構造化データ、およびそのトレーニングへの影響

マジックの裏に隠されたトリック

AIの能力はまるで魔法のように見えるかもしれませんが、その背後にはデータ、数学、そして高度な計算処理能力があります。AIの仕組みを理解することで、その限界を理解し、AIのポテンシャルを最大限に引き出すことができます。

作成からトレーニングへのシフト

従来のプログラミングでは、プログラマーが入力と出力の関係を定義するアルゴリズムを手作業で記述していました。例えば、数値の平均を求めるアルゴリズムは、入力を受け取り、加算と除算という明確なルールに従って結果を出力します。

例：数値の平均を求めるアルゴリズム

  • 入力: 5, 8, 2, 9

  • プロセス: 値を加算 (5 + 8 + 2 + 9 = 24) し、入力数 (4) で除算 (24 / 4)

  • 出力: 6

しかし、複雑なタスクでは、ルールをすべて手作業で記述することは不可能です。例えば、水泳のように、経験を通じて学ぶ方が効率的なタスクがあります。そこで、AIはデータから学習するアプローチを採用します。

経験が必要

AIは、大量のデータからパターンを学習し、モデルを生成します。この学習プロセスは、推測と確認を繰り返すことで、モデルの精度を高めます。

例：牛乳の購入時間予測モデル

  1. データ収集:

    • 週末か、時間帯、雨の有無、店までの距離、合計所要時間を記録したデータセットを作成します。

  2. 加重の割り当て:

    • 各入力項目（週末、時間帯、雨の有無、距離）に出力（所要時間）への影響度合いを示す「加重」を割り当てます。初期値は全て同じでも構いません。

  3. 所要時間の予測:

    • 加重と入力データをもとに、所要時間を予測します。

  4. 予測誤差の確認:

    • 予測結果と実際の所要時間を比較し、誤差を確認します。

  5. 加重の調整:

    • 予測誤差を最小化するために、各入力の加重を調整します。例えば、時間帯が所要時間に大きく影響するなら、その加重を大きくします。

  6. モデルの評価:

    • 調整後の加重を用いて予測を行い、モデルの精度を確認します。

  7. 反復:

    • ステップ3～6を繰り返し、予測誤差が最小になるまでモデルを最適化します。

このプロセスを経て、モデルは、入力と出力の関係性を学習し、予測を行うことができるようになります。

適切なジョブに適切なデータを使用する

AIモデルの作成に使用されるデータには、構造化データと非構造化データがあります。

構造化データ

構造化データとは、整理されており、明確な形式で保存されているデータのことです。例としては、スプレッドシート、データベース、CSVファイルなどがあります。各列にはラベルが付けられており、データの意味を理解することができます。

  • 例:

    • 顧客情報（氏名、年齢、住所など）

    • 売上データ（商品名、価格、売上日など）

    • センサーデータ（温度、湿度など）

構造化データは、教師あり学習に適しています。

非構造化データ

非構造化データとは、構造化されていないデータのことです。例としては、テキストファイル、画像ファイル、音声ファイル、動画ファイルなどがあります。これらのデータは、整理されておらず、意味を理解するためにはAIによる処理が必要です。

  • 例:

    • ニュース記事

    • 画像ファイル

    • 音声ファイル

    • ソーシャルメディアの投稿

非構造化データは、教師なし学習に適しています。

機械学習 (ML) とは

機械学習とは、アルゴリズムを手作業で作成するのではなく、データから学習し、予測を行うモデルを作成するプロセスです。AIの重要な要素であり、AIが様々なタスクを実行するための基盤となります。

  • 機械学習の利点:

    • 複雑なタスクを解決できる

    • データから自動的にパターンを学習できる

    • 変化する状況に対応できる

まとめ

AIモデルを作成するためには、適切なデータと機械学習の知識が必要です。手作業でアルゴリズムを作成する代わりに、AIは大量のデータを学習し、予測や分類を行うモデルを生成します。構造化データと非構造化データ、教師あり学習と教師なし学習の違いを理解することで、より効果的なAIモデルを構築することができます。

テスト

1. 人間の知能と関連付けられるタスクを実行するアルゴリズムを、プログラマーが手作業で作成できない要因となるのは何ですか?

a. 最近のコンピューターのメモリ不足
b. AI の作成を阻む法律
c. 考慮すべき多数のルール (その多くが不明である)
d. 少なすぎるコーヒーと時間

答え: c

2. 正誤問題: 企業名、郵便番号、市場価格のデータベースは、構造化データの一例である。

a. 正しい
b. 誤り

答え: a

この教材が、データをモデルに変えるというAIの重要なプロセスについて理解を深める上で役立つことを願っています。

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