AIの基本用語

イントロ

学習データ、学習、推論の関係を中心にする

AIは人の知的な判断をまねたり支援したりする技術の総称で、機械学習ではデータから規則性を学び、未知の入力に対して推論する。AIを業務で使う前に、機械学習、教師あり学習、学習データ、推論などの基本語を理解する必要があるからです。

定義

教科書では: AIは人の知的な判断をまねたり支援したりする技術の総称で、機械学習ではデータから規則性を学び、未知の入力に対して推論する。
言いかえると: AIは人の知的な判断をまねたり支援したりする技術の総称で、機械学習ではデータから規則性を学び、未知の入力に対して推論する。ここではAI、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、学習データ、推論、ニューラルネットワークを扱います。モデル実装、数式、生成AIの業務リスク詳細、入力指示技術までは追わず、AIと機械学習を分けます。仕事で見かけたときは、AIの目的を先に言えるか確認します。

要点

AIの話では、何を学習データにし、何を出力したいかを見る。AIが何を助ける言葉かを、身近な業務場面に結び付けて読みます。

例

場面: 過去の問い合わせ文と分類ラベルから、似た新規問い合わせを分類する例
順に考えると: この場面では、まずAIが何を助けるかを確認します。次に機械学習との違いを見て、AIの話では、何を学習データにし、何を出力したいかを見る。モデル実装、数式、生成AIの業務リスク詳細、入力指示技術までは追わず、役割を一文で説明できれば十分です。この確認をすると、似た用語が並んだ問題でも目的から選びやすくなります。
ここが結論: AIと機械学習を分けると、AIの話では、何を学習データにし、何を出力したいかを見る。

注意

確認

Q1

AIの基本用語で最も大切な見方はどれですか。

まとめ

データ構造は、データを処理しやすい形で整理する考え方である。並び、まとまり、先入れ先出し、後入れ先出しなど、形によって向く処理が変わる。