AIの精度が出ない……　機械学習を実活用レベルに引き上げる「加速化」

機械学習に取り組んでいるものの、なかなか希望通りの精度が出ないケースがある。予測や判断のレベルを高めるためには、学習課程の加速が有効だ。事例とともに、その機能や特徴を詳しく見ていこう。

AI活用に欠かせないのが機械学習。大量データから傾向を分析させ、高精度な予測と判断を行わせる機械学習だが、環境構築に手間が掛かる、頻繁にコードを書き換える必要があるなど、導入するまでのハードルはまだまだ高い。

予測や判断などの特定タスクを行うモデルで、データを使用して教育する学習と、モデルの出来を精度から測定する評価を、それぞれ加速化することで機械学習を実用レベルに成長させるサービスがある。解析回数を大幅に増加でき、優れたクオリティーレベルを得られるため、システム導入が容易になる。

既に、赤ちゃんの行動をAIで予測するアプリや、自転車のレンタルデータから未来の需要を予測するシステム、迷惑メール判定などの実績がある。このサービスが備えている特徴を紹介しつつ、機械学習を活用するポイントを解説する。