AI(人工知能)・機械学習のためのデータとは?データセットの収集・自作方法とAIデータ活用の3つの落とし穴とは?

 

前回、AIシステムの性能を上げるには、

データが重要だと書きました。

機械学習とは?できること、簡単な利用例、実用例、ビジネス事例、AIの性能向上にはどうすればいいの?

 

では、AI・人工知能の性能アップには、

  • データがあれば多ければ多いほどいい?
  • データにはどんな種類のものがあるの?
  • データを活用する際の注意点ってあるの?

など、データに関して知っておくと、

  • AI活用
  • AI性能向上
  • AI構築

したいときにとても役立ちます。

また、ITインフラ整備や人員確保などの予算ともかかわってくるので、とても重要なポイントになります。

 

というわけで、本記事では、AI・人工知能に必須のデータについて、

わかりやすくまとめました。

 

AI(人工知能)・機械学習のためのデータとは?データセットの収集・自作方法とAIデータ活用の3つの落とし穴とは?

 

まず、データにはどのようなものがあるかを考えていきましょう。

AI・人工知能で使えるデータってどんなものがあるの?

具体的に、AIの入力データにできるものには、なにがあるでしょうか?3つ答えてください

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答え:(例)

  • 画像データ、
  • 音声データ、
  • テキストデータ、
  • 時系列データ、
  • テーブルデータ(表データ)

など。

 

画像データは、デジタル写真データのことですね。

音声データは、音のデータです。

テキストデータは、文字列のデータになります。

本の原稿をワードで書いたものがあれば、

その中身の文字はテキストデータになります。

時系列データには様々なものがありますが、

例えば、気温のデータや、株価のデータなどは、

時間に伴って変化する様子をデータとして記録しており、

時系列データと呼ばれます。

テーブルデータは、例えば、

中学生のあるクラスの身長と体重をまとめたデータがあったとします。

すると、こんな感じのデータになるはずです。

生徒番号 身長 体重
145 66
172 77
169 57
166 49
189 58

のような感じです。

このようなデータをテーブルデータ(表データ)といいます。

エクセルで表現できるようなデータですね。

 

ちなみに、テーブルデータなど形がきちっと整っているデータは、○○データと呼ばれることもあります。○○はなんでしょうか?

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答え:構造化データ

 

データが構造的に整っているわけですね。

 

 

ではそれと反対に、テキストデータや音声データなど、

構造があいまいなデータをなんと呼ぶでしょうか?

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答え:非構造化データ

 

データが整っていないわけです。

AIに活用する際には、前もって構造化させる処理(前処理)が必要となります。

 

 

 

このようなデータを集めることで、

AIを活用したり、性能向上をさせたりできるわけです。

では、どうやったらAIのためのデータを取得できるでしょうか?

 

AI・人工知能・機械学習のためのデータの入手方法とは?

では、こういったデータはどうやって手に入れたらいいのでしょうか?あなたが思う方法を3つ提案してください。

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回答例:

1,自分でデータを集めて、教師ラベルをつける

2,対象の動作を監視する

3,Webサイトからダウンロードする

4,すでにデータをもっている人からいただく

などがあります。

 

それぞれ1つずつみていきましょう。

 

まずAIデータの取得の1つめの

「自分でデータを集めて、教師ラベルをつける」

これは、どんなことを行うと可能でしょうか?

例を挙げて説明してみてください。

AIデータの取得方法1

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例えば、あなたがスーパーの店員さんだとしたら、

お客さん一人ひとりの特徴(性別・年代・来店頻度など)と、

購入した・しなかった

といったデータをエクセルなどに入力して、テーブルデータを作成します。

これを大量に行うことで、

AIの教師あり学習が実行できます。

現在は、POSデータをIDつきにすることで、

こういったデータは自動で作成できるようになっています。

 

 

では、AIデータの取得の2番目の

「対象の動作を監視する」

について、

どのような例が考えられるでしょうか?

AIデータ取得方法2

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あなたがネットショップを運営しているとしますね。

あなたのWebサイトに訪問者があったら、

訪問者の行動を記録する方法があります。

訪問者がどんなページを何分くらい見て、

そのあと購入した、購入しなかった

などのデータを集めることができるはずです。

これらをAIに学習させることで、

どのようなページをより充実させれば売り上げがあがるのか?

といった示唆を得ることができるかもしれません。

 

 

では、AIデータの取得の3番目の方法

「Webサイトからダウンロードする」

には、どんな例があるでしょうか?

AIデータの取得方法3

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インターネット上には、無数のAIデータが公開されています。

画像・音声・テキストデータから、

より専門的な目的のためのデータ、

例えば、医療のデータなどがインターネット経由で手に入ります。

(もちろんこの医療データは個人の医療データでなく、匿名化されたものになります)

これらを探して、ダウンロードすることで、

あなたのAIを学習させることができます。

 

 

では、AIデータの取得の4番目の方法

「すでにデータをもっている人からいただく」

には、どんな例があるでしょうか?

AIデータの取得方法4

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例えば、ショッピングサイトの運営者がいたとします。

もっと売り上げを上げたいと思っているかもしれません。

ショッピングサイトには、訪問者のアクセスデータが蓄積されます。

何時にどのページにアクセスがあり、どんなボタンをクリックしたか

のようなデータです。

これらをAIに分析させることで、売り上げ貢献につながる知見が得られるかもしれません。

AI分析に適しているデータを既に持っている方とお話をして、

データをいただくというのも

データを手に入れるための1つの方法になります。

 

このようにして、データを手に入れることができるわけです。

では、データさえ手に入れば、

AIはうまく機能するのでしょうか?

あなたはどう思いますか?

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答えはノーです。

 

 

 

AI・機械学習でデータを生かすには、3つの注意点があります。

これを知ることで、データをより効果的に活かすことができます。

また、データを集める前の段階から意識することで、

AIプロジェクト自体を成功させる重要なポイントになります。

AI・機械学習でデータを活かすための3つの注意点とは?

 

 

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