AI開発の基礎知識とまとめ（331～365）– AIプロジェクトの全体像を理解し、これまでの知識を総括します。 –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの保存と管理について解説し、データベースやデータレイクを活用したデータの効率的な保存・管理方法を紹介しました。プロジェクトのスケールに応じて、適切な技術を選択することで、データ管理の...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データアノテーションについて解説し、AIモデルのトレーニングに必要なラベル付け作業の重要性とその具体的な方法を紹介しました。正確なデータアノテーションは、モデルの精度に大きく影響するため、ア...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データ収集方法について解説し、ウェブスクレイピングやAPIの利用による効率的なデータ収集の方法を学びました。質の高いデータを収集することで、AIモデルの精度向上に直結することが理解できましたね...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、プロジェクトの企画と要件定義について解説し、AIプロジェクトの初期段階で必要な目的設定と要件定義の重要性について学びました。これにより、プロジェクト全体の方向性が明確になり、効果的な進行が可...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AIプロジェクトの流れについて、問題定義からモデルのデプロイ、運用、改善までの全体的なプロセスを解説しました。AIプロジェクトを成功させるには、それぞれのステップで適切な判断と実行が必要である...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、第11章のまとめと理解度チェックとして、音声認識と音声処理に関する知識を振り返り、理解を深めました。AIを使った音声解析の基礎から実践的な技術まで、多くの学びがありました。 今回からは、AIプロ...