AIはすべて同じではない – インターネットでの集客、ウエブマーケティングはSEO会社TKT

AIは人工知能ということは知っていてもそれ以上のことを知らない人は多い。

AIだとすべて同じだと思っている方が多い。

実際には多くのアルゴリズムがあり、学習データも用途によって異なる。

そして、学習データから強化学習をするアルゴリズムである。

強化学習のアルゴリズムが異なれば結果はことなる。

そして、学習データが異なれば、その後のAIの判断は異なる。

それは何を意味するのか？

安物のAIサービスと高価なAIサービスでは学習データや学習アルゴリズムが違うのです。

よって、結果としてAIサービスの質、精度も大きく異なるのです。

数年もすれば大きく学習アルゴリズムも変化しているかもしれません。

より精度の高い学習アルゴリズムができているでしょう。

学習データの質、数でも大きく結果がことなります。より多くのデータを学習で利用することで精度が上がります。

強化学習においては学習データとしてノイズの入ったものなどある程度入れた方が実用データでの結果がよくなることが多い。

それは、ノイズ、学習データとしては難易度の高いデータを学習することで、できたものの汎化性が上がるのです。

逆にノイズの割合が多すぎると簡単なデータに対する精度が落ちることがあります。

学習データはどれくらい必要なのか？それは時間と数はどれくらい必要なのか？ということです。

そして、ランニングコストはいくらで、どれくらいの効果が期待できるのか？ということです。

効果に応じた費用でないと意味がありません。費用を抑えるために学習データを減らし、学習時間を減らすと意味がありません。

値段優先でAIサービスを契約すると全くパフォーマンスがでないということになることを頭に入れておきましょう。