AIの社会実装を考える③

AIプロジェクトを進めるにあたってのプロセスについて。

AIプロジェクトのプロセス

• データ収集方法と利用条件の確認
• 学習可能なデータの収集
• データの加工
• 開発・学習環境を準備する
• AIモデルの学習
• 推論を行う

１）データ収集方法と利用条件の確認

• AIプロジェクトにおいては、「データの質と量」が重要
• 「オープンデータセット」→企業や研究者が公開しているデータセット
  （ImageNet、PascalVOC、MS COCO、WordNet、SQuAD、DBPedia、LibriSpeechなど）
• 「自身で集める」→センサを利用し、環境の情報を計測するアプローチ
• 「外部から購入」

２）学習可能なデータの収集

• AIプロジェクトにおいては、「AIモデルを訓練できるデータとなるよう留意」する必要あり
• 認識すべき対象の情報が十分に含まれている必要あり
• データの偏りをなくす必要あり（十分な量を収集する）
• データの網羅性が重要（可能な限り広い状況を網羅できるように準備）