6 つの基本的な AI 用語: 優れた人工知能コンサルティングサービスを提供するには?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

AIコンサルティングサービスを利用したい場合、コンサルティング内容を最大限に活用できるように、まずはこの6つのAI用語を理解する必要があります。

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1. データラングリング

データラングリングとは、メタデータを取得して、それを機械学習や人工知能が理解できる形式と構造に変換するプロセスです。データラングリングは、クライアントが収集したデータを取得し、それを使用してソフトウェアソリューションに必要なモデルを構築するために AI コンサルタントが実行する最初のステップの 1 つです。

このプロセスには、データの入力、データの構造化、不良データのクリーンアップ、より有効なフィールドを作成するためのデータ処理など、多くの手順が含まれます。この部分は単純に思えるかもしれませんが、おそらく最も重要な部分であり、クライアントが入力したデータを使用して、新しいコンサルタントがこのデータを整理できるようにする必要があります。

2. AIモデルのデータ補間

ほとんどのデータセットには欠損値フィールドがあり、そのためデータセットがまばらで断片化されているように見えます。最も迅速な修正方法は、データセットからフィールドまたは属性を単純に削除することですが、コンサルタントがアクセスできるデータはそもそも貴重であるため、これは多くの場合、初歩的な解決策です。

この場合、ほとんどのAIコンサルティング会社は、データ処理技術を通じて、残ったデータに基づいて欠損値に最も妥当な数値を割り当てます。最も一般的な手法は平均補間であり、これは現場の既知のデータの平均を取り、ギャップを埋めるものです。多くのデータサイエンスコンサルタントがこの手法を使用しており、これは現在のデータアーキテクチャを混乱させることなくギャップを埋める優れた方法です。

3. データの分割

人工知能や機械学習を使用する多くのモデルは、モデルのトレーニングとテストを目的としてデータをグループで処理します。多くの AI コンサルティング企業では、グループ化に十分なデータがあることを確認するために、提供されるデータがファイルサイズと行数に関して特定の数量要件を満たすことを要求します。

場合によっては、クライアントと協力して、確立されたデータセットに追加するテストセットとして将来のデータを収集することもあります。 Scalr.ai では、特に将来、簡単に制御できるデータストリームを通じてデータを簡単に取得できるようになると、この 2 つを組み合わせるように努めます。

4. 教師あり学習

多くの AI コンサルティングサービスでは、機械学習やデータサイエンスを活用し、アルゴリズムを使用して属性 (フィールドとも呼ばれます) と既知の最終目標との間のつながりを見つけます。ほとんどの AI コンサルタントは、AI ソフトウェアソリューションでこれらのアプローチの少なくとも 1 つを使用しています。

このアプローチの典型的な例は、家の平方フィート数、階数、ドアの数をフィールドとするモデルです。ターゲット変数は家の既知の価値であり、このモデルを使用して将来の住宅価格を予測できます。