AI モデルとは

AI、ML、ディープ ラーニングはすべて同じではありませんが、相互に関連する概念であることを理解することが重要です。主な違いは次のとおりです。

• AI モデル は、ML モデルとディープ ラーニング モデルの両方、およびルールベース システムやエキスパート システムなどの他の技術を含む広いカテゴリです。インテリジェントな動作を示すモデルはすべて含まれます。  
• ML モデルは、明示的なプログラミングなしに統計的手法を使用してデータから学習する AI モデルのサブセットです。ニューラル ネットワークを含む（ただしこれに限定されない）さまざまな手法を利用できます。  
• ディープ ラーニング モデルは、ML モデルをさらに専門的に細分化したもので、複数のレイヤを持つ人工ニューラル ネットワークを使用してデータから学習します。これは画像や音声認識などの複雑なタスクに特に役立ちます。

AI モデルを効果的に機能させるには、トレーニング、テスト、デプロイして、継続的に評価する必要があります。このプロセスは、子どもに自転車の乗り方を教えるようなものです。まず、乗り方を示し（トレーニング）、次に練習させ（テスト）、最後に自分で乗れるようにします（デプロイ）。ただし、時々チェックして、安全に乗っているか確認することも必要です（評価）。

AI モデルのトレーニングでは通常、大量のデータを供給し、そのデータからパターンを学習させます。使用するデータのタイプは、モデルをトレーニングする特定のタスクによって異なります。たとえば、画像内の靴を識別するようにトレーニングされたモデルには、靴を含む、または靴を含まないとしてラベル付けされた画像のデータセットが供給されます。トレーニングを通じて、モデルは靴がある画像とない画像の違いの区別を学習できます。

AI モデルのトレーニングは、継続的なプロセスであり、次の重要なステップが含まれます。

1. データの準備: データの収集、クリーニング、ラベル付け、変換、特徴量のエンジニアリングが含まれます。この重要なステップは、モデルのパフォーマンス、スケーラビリティ、費用対効果に影響します。
2. モデルの選択: 適切な AI モデルの選択は、問題のタイプ、データの特性、モデルの複雑さ、解釈可能性の必要性によって異なります。考慮事項には、学習不足（単純すぎる）と過学習（複雑すぎる）の回避が含まれます。
3. モデルのトレーニング: 準備したデータを選択したモデルに供給し、エラーを最小限に抑えて精度を向上させるようにパラメータを調整します。
4. ハイパーパラメータの調整: 学習プロセスを制御する設定を調整して、バイアスとバリアンスのトレードオフのバランスを取り、最高のパフォーマンスを実現する最適な構成を見つけます。

モデルをトレーニングしたら、これまでに処理したことのない別のデータセットでテストする必要があります。これは、モデルが新規データに対してどの程度適切に一般化できるかを評価し、潜在的な問題を特定するために行われます。これは実際の試験の前に学生に練習問題を解いてもらうようなものです。

モデルのテストと検証が完了したら、モデルを公開して使用できます。たとえば、モデルをアプリケーション、ウェブサイト、ビジネス プロセスに統合します。これは、最終的に子供を補助輪なしで自転車に乗らせるようなものです。

モデルを公開した後も、そのパフォーマンスを継続的に確認し、必要に応じて調整することが重要です。たとえば、精度、効率、公平性をモニタリングするなどです。自転車に乗っている子供をチェックするのと同じように、モデルが引き続き適切かつ安全に機能していることを確認する必要があります。

通常は、データや環境の変化により、モデルのパフォーマンスが時間の経過とともに低下するモデルの減衰や、入力データの特性が変化してモデルの精度に影響する可能性があるデータドリフトなどの問題をモニタリングすることも必要です。

事前トレーニング済み AI モデル（基盤モデルと呼ばれることもあります）は、大量のデータですでにトレーニングされている AI モデルです。開発者の時間と労力を大幅に節約できるため、新しい AI モデルを構築する際の出発点としてよく使用されます。

より一般的な AI タスクに取り組む場合、事前トレーニング済みモデルを使用することは、ゼロからモデルを構築する代わりの優れた選択肢となります。これらのモデルはそのまま使用することも、特定のユースケースに合わせてファインチューニングすることもできます。事前トレーニング済みモデルがトレーニングされたタスクに似たタスクを実行する必要がある場合、新しいモデルを最初からトレーニングするよりも、事前トレーニング済みモデルをファインチューニングする方が、多くの場合、迅速かつ容易です。

モデルのファインチューニングとは、事前トレーニング済みモデルをタスク固有の小規模なデータセットでトレーニングし、その能力をニーズに合わせて調整することです。ただし、事前トレーニング済みモデルを使用すると、潜在的な欠点を伴う可能性もあります。すべてのタスクに適しているわけではなく、元のトレーニング データに存在するバイアスが反映されることもあります。

場合によっては、必要なレベルの精度とカスタマイズを実現するために、モデルを最初からトレーニングする必要もあります。