クラウドAIとは？ 仕組みを支える「学習済みAI」「学習できるAI」も解説
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AIは天才たちが作ってくれています。
https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet
学習するマシンもあります。
https://colab.research.google.com
あとは学習させるデータです。これが非常に泥臭くて大変です。
ただ、これを乗り越えたらもう誰でもAIを作れる時代です。
すごいですね。
注目のコメント
いろんなご意見があろうと思いますが、いまのニューラルネットワークを中心としたアルゴリズムのすごいところは「学習できるAI」であることです。
一般的な機械学習アルゴリズムは、バッチ学習と言って学習データを一気にすべて見せる必要があります。途中で学習データが増えたときは振り出しに戻ってそれを追加した上ですべてのデータを見せて学習のやり直しです。
一方、ニューラルネットワークはインクリメンタル学習といって、追加学習が可能です。データが増えたらその増えた分だけを使って学習することができます。このことがこの記事にあるpre-train, fine-tuninや他にもGANなどの様々な概念を生み出しました。「何か分からないけどデータを入れたらAIはできる」
この様な印象を持っているとちょっと危険かと。AI自体の構築には何も専門性は必要なくなっていますが、良い結果を得るための“何をデータとして与えるか”の専門性は必須です。
大抵の場合データを入れただけではうまく行きません。うまく行ったとしても何でうまく行ったか分かりません。「このinputを入れたらAIに判断させるのに十分な情報がある」と根拠や確信があるほどに適用先の専門知識の整理が必要
