機械学習における小規模データの重要性

ビッグデータが何であるかを知っている人は多いですが、スモールデータと機械学習におけるその重要性を知っている人はどれくらいいるでしょうか? スモールデータとは、人間がアクセスでき、情報を提供し、実行できるようにするために、一定の量と形式で提供されるデータのことを指します。ビッグデータは通常、機械に関連付けられ、スモールデータは人間に関連付けられます。

ビッグデータを理解する唯一の方法は、大規模なデータセットのさまざまな側面を表す、視覚的に魅力的な小さなオブジェクトにデータを縮小することです。例えば、気象データはセンサーを通じて収集され、全国各地から送られてくる大量の天気予報はコンピューターで処理され、チャートやグラフの形で小さなデータに変換され、テレビのニュースで放送され、人々が天気の状況を理解しやすくなっています。

スモールデータはどのように効果を発揮できるのでしょうか?

人工知能を理解するには、データが重要な役割を果たします。人工知能をトレーニングするには大量のデータが必要です。 AI が機能するには大量のデータが必要であるというこの仮定は、トレーニングにビッグデータを必要としない潜在的なアプローチの存在を無視し、不明瞭にします。

スモールデータには、転移学習、データラベリング、人工データ、ベイズ法、強化学習が含まれます。スモール データ アプローチにより、非技術系の専門家も、データが AI にとっていつ、どこで、どのように役立つかを理解できるようになります。スモールデータアプローチは、人工知能の分野における現在および将来の進歩を評価することで、科学研究にさらに浸透しています。

機械学習はビッグデータに限定されず、スモールデータ手法も広く使用されています。米国と中国はスモールデータ手法の研究において世界の最先端を走っており、機械学習の分野でもスモールデータ手法を採用している。ビッグデータ方式と比較して、スモールデータ方式ではより多くのコストと時間を節約できます。

転移学習のような小規模データ手法は現在広く使用されています。科学者は転移学習を利用して、さまざまな分野で作業できるように機械を訓練します。たとえば、インドの研究者たちは転移学習を利用して、わずか 45 個のトレーニング例を使用して超音波画像内の腎臓を識別する機械をトレーニングしました。転移学習は近い将来に成長すると予想されます。

AI を使用する上での大きな課題は、転移学習は知識の転移がすべてであるため、機械が一般化、つまりトレーニングされた問題に対して正しい答えを提供する必要があることです。データが限られていても可能です。転移学習は、がんの診断、ビデオゲームのプレイ、スパムのフィルタリングなどに使用されています。高度な AI ツールとテクニックは、少量のデータと変化するプロセスを使用して AI をトレーニングするための新たな可能性を提供します。一部の大規模組織では、AI システムをトレーニングするために、大量の小さなデータを使用しています。

転移学習のような小規模データアプローチには多くの利点があります。たとえば、データレス AI を使用すると、データがほとんどまたはまったくない領域を強化できます。多くの研究者は、AI が成功するにはビッグデータが必要だと考えていますが、この場合、転移学習は AI アプリケーションの多様化と未開拓の領域への参入に不可欠であることが証明されています。転移学習は、ビッグデータアプローチと比較して、コストと時間を節約するのにも役立ちます。多くの専門家は、転移学習が機械学習業界の次の原動力になると指摘しています。

さまざまな小規模データ技術を使用して、AI がオブジェクトのカテゴリを認識できるようにトレーニングします。スモールデータ技術は、さまざまな業界や企業における業務の効率、正確性、透明性を向上させるために広く使用されています。 AIは、従業員のスキルトレーニングと、より小さなデータセットから学習する能力において重要な役割を果たします。多くの AI 企業は小規模データを活用してビジネスを運営しています。

前世紀には多くの科学者が研究や発見のために小規模データを使用し、すべての計算を小規模データで完了しました。彼らは自然の基本法則を単純な規則に還元することによって発見しました。

研究によると、イノベーションの 65% はスモール データに基づいています。多くの企業がディープラーニングを使用して実際のデータと合成データを組み合わせて最適なパフォーマンスを生み出していますが、必ずしもビッグデータを使用する必要はありません。特に人工知能をトレーニングする場合、少量のデータを使用して重要な結論を導き出すこともできます。ビッグデータは、機械学習の方法において混乱を引き起こすことがあります。人工知能を使用する目的は、データを処理することではなく、知識を獲得することです。機械があらゆるタスクを実行できるように、機械に知識を提供することが含まれます。

ビッグデータと比較すると、スモールデータ技術はあまり注目されていません。その利点を理解している人は多くありませんが、スモールデータはすぐに非常に普及する可能性があります。一方、テクノロジー業界は、大規模で集中化された分析から、よりきめ細かくインテリジェントに接続された小規模なデータセットへと急速に移行しています。