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ビッグデータも「質」の時代へ AI学習データ提供する翻訳ベンチャーの勝算

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    東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授

    「ビッグデータも「質」の時代」

    それは昔から言われていた話で、ノイズの混在するデータをクレンジングするするのにデータ処理のほとんどの時間(8-9割)が取られているという統計もあるくらいです。


    データ分析をデータサイエンティストの手から解き放て
    https://type.jp/et/feature/5581


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    AI Venture - AI Brain Explorer

    いつの時代もデータの質は大事。
    脱線すると、AIが人種差別等の偏った判断をしてはいけないという議論で、AIアルゴリズムの提供会社より、AI学習データの提供会社の方がカギを握っていて、その裏のクラウドワーカー達こそがAIの判断基準を作っている。


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    三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

    現在の対話型AIの大きな課題の一つが、複数回のやり取りを行うマルチターンの対話コーパスの不足です。

    AIスピーカーなら予約・購買時がもっとも有用でしょう。本命は企業の中で、様々な業務指示や問合せの際の対話例です。この対話データが十分に集まり、汎用化してくれば、業務の自動化が一気に進みます。

    その意味でもGengo AIのようなAI学習データを提供する企業には注目しています。


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