記事の概要
「AIデータ設計」は、人工知能(AI)システムの効果的な運用を目的としたデータの整理、構造化、管理に関する手法やプロセスについて説明しています。
AIの性能は、使用するデータの質に大きく依存するため、適切なデータ設計が重要です。
具体的には、データの収集、前処理、特徴選択、ラベリングなどのステップが含まれます。
また、データの整合性や一貫性を確保するための基準や、様々なデータソースからの統合についても触れられています。
最終的には、効率的なデータ設計がAIモデルの学習や推論の結果に大きく影響することが強調され、実践的なアプローチやツールの活用が推奨されています。
記事のポイント
詳しい記事の内容はこちらから(引用元)
AIデータ設計https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03242/index.html