今日、独自のAIシステムを構築するためのステップバイステップの方法

序章

AIまたは人工知能は、特にそれを取り巻くすべての誇大宣伝を考慮すると、テクノロジーの世界でホットなトピックです。 すべての誇大宣伝を考えると、AIを作成する方法などの基本的な質問に答えることが不可欠になりますか？ または、 AIシステムを構築する方法は？ 私たちは、人工知能という用語の基本的な理解を助けるために、非常に非技術的で理解しやすい言語でこれらの質問の両方について話し合い、説明します。

AIを構築する手順

事例を詳しく説明する前に、AIシステムの構築は、AIがソフトウェアを自動的に改善する傾向があるため、従来のプログラミングとは大きく異なることを理解することも同様に重要です。

また、AIシステムの構築や構築は、コストだけでなく複雑さも低下していることを理解することが不可欠です。 一例として、AIの操作が簡単なAmazon Machine Learningがあります。これは、商品の説明をデータセットとして使用することで、カタログ内の商品を自動的に分類します。

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AIシステムを構築する方法の手順は次のとおりです。

1.問題の特定

健全なAIシステムを作成するための最初のステップは、目前の問題を特定することです。 「どのような結果が望まれるか」などの質問をします。 そして「ここで解決しようとしている問題は何ですか？」 留意しなければならないもう1つのことは、AIは万能薬ではないということです。 これは、問題を解決するために使用できる単なるツールです。 AIの特定の問題を解決するには、さまざまな手法を使用できます。

2.データの準備

使用されるアルゴリズムに対応する長いコード行は、あらゆる健全なAIシステムのバックボーンであると考える人もいるかもしれません。 実際にはそうではありません。 データは、AIツールキットの重要な部分です。 通常、データサイエンティストは、1行のコードを記述する前に、データのクリーニング、チェック、整理、および使用に適したものにするために80％以上の時間を費やします。

したがって、モデルを実行する前に、データの不整合をチェックしたり、ラベルを追加したり、時系列の順序を定義したりする必要があります。 データに送信するメッセージが多いほど、目前の問題が解決する可能性が高くなることが一般的に知られています。

データには主に構造化データと非構造化データの2種類があります。

• 構造化データ：一貫性を保つために形式が固定されているデータは、構造化データと呼ばれます。
• 非構造化データ：画像や音声ファイルなど、固定形式ではないあらゆる形式のデータは、非構造化データとして分類されます。

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3.アルゴリズムの選択

ここで、AIシステムを構築するためのコアまたは最良の部分が登場します。 技術的な詳細を深く掘り下げることなく、AIシステムを構築するために知っておく必要のある基本的なことがいくつかあります。 学習のタイプに基づいて、アルゴリズムはそれが取る形を変えることができます。 以下に示すように、主に2つの学習方法があります。

• 教師あり学習：名前が示すように、教師あり学習には、テストデータセットで必要な結果を提供するために自身をトレーニングするデータセットがマシンに与えられることが含まれます。 現在、利用可能ないくつかの教師あり学習アルゴリズム、すなわちSVM（サポートベクターマシン） 、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト生成、単純ベイズ分類などがあります。分類の教師あり学習を理解するための優れた方法は、最終的な目標が特定のローンに関する洞察を得るため、特に私たちが求める知識がローンのデフォルトの可能性である場合。

一方、目標が値を取得することである場合は、回帰タイプの教師あり学習が使用されます。 この場合の値は、ローンがデフォルトした場合に失われる可能性のある金額である可能性があります。

• 教師なし学習：このタイプの学習は、アルゴリズムのタイプが原因で教師あり学習とは異なります。 これらのカテゴリは、アルゴリズムが物事をグループ化しようとするクラスタリングとして分類できます。 オブジェクト間のリンクを見つけるのが好きな関連付け。 次元削減では、変数の数を減らしてノイズを減らします。

4.アルゴリズムのトレーニング

モデルの精度を確保するための重要なステップは、選択したアルゴリズムをトレーニングすることです。 したがって、アルゴリズムを選択した後、アルゴリズムのトレーニングはAIシステムを構築するための次の論理的なステップです。 モデルの精度に関する標準的な指標や国際的なしきい値はありませんが、選択されたフレームワーク内で精度のレベルを維持することは依然として不可欠です。

目的の精度に達しない場合にアルゴリズムを再トレーニングしなければならないのは当然であるため、トレーニングと再トレーニングは、機能するAIシステムを構築するための鍵です。

5.AIに最適な言語を選択する

言語の選択に関しては、さまざまなオプションから選択できます。 コードを記述してAIシステムを構築することにしました。 古典的なC++、Java、PythonやRなどのより現代的な言語など、多くの言語があります。PythonとRは、AIシステムを構築するためのコードを作成するための最も一般的な選択肢です。

選択の背後にある理由は単純です。 RとPythonの両方に、モデルの構築に使用できる広範な機械学習ライブラリがあります。 優れたライブラリのセットがあるということは、アルゴリズムの作成に費やす時間が減り、実際にAIモデルを構築するためにより多くの時間を費やすことができることを意味します。 NTLKまたはPythonの自然言語ツールキットライブラリは、ユーザーがすべてをゼロから作成するのではなく、事前に作成されたコードにアクセスできる便利なライブラリです。

6.プラットフォームの選択

必要なものをすべて個別に購入させるのではなく、AIシステムの構築に必要なすべてのサービスを提供するプラットフォームを選択することが非常に重要です。 サービスとしての機械学習のような既製のプラットフォームは、機械学習を広めるのに役立つ非常に重要で便利な構造です。

これらのプラットフォームは、機械学習プロセスを容易にし、モデルの構築を容易にするために構築されています。 Microsoft Azure Machine Learning、Google Cloud Prediction API、TensorFlowなどの一般的なプラットフォームは、データの前処理、モデルトレーニング、評価予測などの問題でユーザーを支援します。

結論

AIまたは人工知能の分野は、そこにいる多くの開発者にとって多くの範囲を示しています。 ただし、このテクノロジーはまだ初期段階にあります。 そうは言っても、AIの分野は非常に速いペースで発展しており、近い将来、AIが非常に複雑なタスクを実行し続ける可能性は非常に高いです。 したがって、 AIを作成する方法や、 AIシステムを構築する方法などの質問に対する回答を得ることができます。 これまで以上に重要になります。

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