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人工知能プロジェクトにおいて、最も重要なのはデータ、アルゴリズム、プロセスのうちどれでしょうか?

データは人工知能のガソリンのようなものだと考える人もいます。そのため、クリーンなデータ、データ サイエンス、データの意味の深い理解に重点を置く必要があります。

コンテキスト（他のデータ、モデル/アルゴリズム、処理パイプラインなど）がなければデータは無意味であると主張する人もいます。

AI のこれらの要素を簡潔に検討し、それぞれの観点からのメリットを見つけてみましょう。

データ

データは非常に有用な資産であるため、出発点となります。

真実かどうかは別として、人々はデータには知識が含まれており、この知識を活用することでデータの研究が得意な人に利益がもたらされると信じています。

AI の場合、データから始めて、そこから学習して活用するのが理にかなっています。大量データと高速化の時代において、データを活用して人工知能を訓練することは非常に便利です。

企業にはビジネス インテリジェンスの長い歴史があり、多くの作業がデータを中心に展開されています。 AIでも同じです。

生データは通常、データ収集によって取得されます。その後、データのクリーニングとデータのラベル付けはデータ処理に相当し、その後、呼び出しのために人工知能アルゴリズムとモデルに送信されます。

人工知能のトレーニングに使用されるデータが十分に多様で偏りがない場合、人工的な「AI バイアス」などの問題が発生する可能性があります。

JD Crowdsourcing、Baidu Crowdsourcing、Alibaba Crowdsourcingなどの国内企業は、いずれもAIデータに重点​​を置いたインテリジェントクラウドソーシングプラットフォームです。

アルゴリズム

実際の静的データに対するアルゴリズムの利点を理解することが重要です。

実際、組織はビジネスを最適化するアルゴリズムを通じて優位性を獲得できます。適切な数式、統計モデル、予測を見つけることは、ビジネスの真の芸術です。

これらのアルゴリズムは組織によって守られており、成功の秘訣であると考えられていることがよくあります。

多くの業界では、クリーンなデータに依存しながらも、数学や論理に暗黙的に含まれるルールが真の差別化要因となります。

保険数理士とその貴重なアルゴリズムがなければ、保険業界はどうなっていたでしょうか? 人工知能も例外ではありません。

一般的な機械学習アルゴリズムには、決定木、ランダムフォレストアルゴリズム、ロジスティック回帰、SVM、ナイーブベイズ、K 最近傍アルゴリズム、K 平均アルゴリズム、Adaboost アルゴリズム、ニューラルネットワーク、マルコフなどがあります。

人工知能アルゴリズムは、モデルのトレーニング方法と解決するタスクに応じて、いくつかのカテゴリに分類できます。考慮する必要がある要素には、データ自体の量、品質、特性、特定のビジネス シナリオの問題、計算時間、精度の要件などがあります。

プロセス

適切な手順やタスク、適切なアプローチは、達成される結果の品質にとって非常に重要です。

プロセスが静的で反復可能であるか、動的で緊急であるかは関係ありません。

次にとるべき最善のアクションを知ることが、最良のビジネス成果を達成するための鍵となります。

適切な処理とは、適切なデータとアルゴリズムを適切なタイミングで使用することです。

プロセスの精度により、ビジネス結果の正確性が保証され、さまざまな形式の監視を使用した透明なフィードバック サイクルを通じて適切な調整を行うことができます。

これら3つは欠かせないものなのでしょうか？

重要なのは、長期的に成功するには、これら 3 つすべてが必要だということです。要素の 1 つから始めて、他の要素を追加することができます。

機械学習がその威力を発揮し続けるにつれて、多くの AI プロジェクトはデータから始まります。

しかし、人工知能の発展に伴い、アルゴリズムや処理プロセスも無視できない要素となるでしょう。

データベースの AI は現在うまく機能していますが、問題の複雑さと範囲が増加するにつれて、アルゴリズムと処理プロセスの重要性がさらに顕著になります。

三角形が形を安定させるために 3 つの辺が必要であるのと同様に、人工知能も完璧になるためには 3 つの要素すべてが必要になります。