はじめに
文系の皆さんがAI人材になるためのノウハウを投稿していきます。今回はAIの作り方を学んでいきます。「そもそもAIはどんなものか」について知りたい方は「AI作成の流れ」を把握、「AI企画」をスムーズに進行させるためにをご参照ください。
予測系AIの活用例を復習する
予測系AIの活用例としては次のような内容がありました。
予測系×代行型AIの活用例
- ローンの審査 (融資後の取引状況の予測)
- ネットワーク監視
- 発電所のデータによる異常値検知
予測系×拡張型AIの活用例
- 顧客行動予測
- 需要予測
- 最適販売価格の設定
- コールセンターの呼量予測
- 離職者の予測
これらを頭に入れながら、イメージを膨らませて作り方を把握していきましょう。
予測系AIはどのように作られるのか
予測系AIは次のようなステップで作ることになります。それぞれ順に見ていきます。
企画
- AIプランニング
- 目的変数/説明変数の定義
データ作成
- 学習データ準備
- データ前処理
学習
- AIモデル構築
- AIモデル精度検証
予測
- AIモデル実行
- 運用·再学習
#2ではデータ作成について解説していきます。
「データ作成」の作り方を理解する
まとめ
「予測系AI」の詳しい作るために企画では以下のことを決定することを解説しました。
この作業を終えて次のステップの「データ作成」に進んでいきます。「予測系AI」「識別系AI」「会話系AI」「実行系AI」については、以下の記事でより詳しく解説していきます。
