【ホワイトペーパー進呈中】教師データと機械学習の関係とは
教師データは多ければ良いわけではない。AIの精度を高める教師データとは
AIの一手法である機械学習において、精度を高めるために欠かせないもの、 それは「教師データの質」です。 人間であれば、2つや3つの見本となる教師データがあれば、ある程度の 判断が可能に思えます。しかし、AIにとっては、その少ないデータで正確な 回答を導き出すのは難しいのです。なぜそうなるのでしょうか。 当資料では、機械学習の仕組みとともに、その理由を詳しく解説いたします。 【掲載内容】 ■AI(人工知能)の3ステップ - 教師データは重要な「インプット」 ■AIの機械学習における教師データとは ■教師データと機械学習の関係 - 機械学習は何をやっているのか ■適切な教師データ作成の課題 ■FRONTEOがAIで支援する「不正調査」「監査」特有の課題、AIごとの強みや使い方 ■「発見する」目的に特化したAI、FRONTEOの「KIBIT」 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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FRONTEOは、自社開発の特化型AI「KIBIT（キビット）」の提供を通じて、日夜、社会課題と向き合う各分野の専門家の判断を支援し、イノベーションの起点を創造しています。当社独自の自然言語処理技術（日米特許取得）は、汎用型AIとは異なり、教師データの量およびコンピューティングパワーに依存することなく、高速かつ高精度での解析を可能にします。加えて、解析した情報をマップ化（構造を可視化）する特許技術を活用することで、「KIBIT」が専門家のインサイトにダイレクトに働きかけることができ、近年、KIBITの技術が創薬の仮説生成や標的探索にも生かされています。 KIBITの独自技術およびアプローチを通じて、「記録に埋もれたリスクとチャンスを見逃さないソリューションを提供し、情報社会のフェアネスを実現する」理念の実現に向けて、ライフサイエンスAI、ビジネスインテリジェンス、経済安全保障、リーガルテックAIの各分野で社会実装を推進しています。
