出版社内容情報
肝はトレーニングデータにあり
アメリカをはじめ、ヨーロッパや中国などを中心にAI（機械学習）やディープラーニングを活用としたユースケースやビジネスモデルなどが大きく進化し、日本国内においても、自動車、製造、建築・土木、公的機関、eコマースなどさまざまな業種で機械学習やディープラーニングの適用が進んできています。
このようにAIに使われる機械学習を、高い精度・確率のものとするためには、高い品質、さまざまな条件の分布、バリエーションに富んだトレーニングデータを準備することが成功の鍵といえます。
本書では、トレーニングデータの性質に焦点をあて、解説を行います。
内容説明
ＡＩ精度向上はトレーニングデータが鍵。
目次
第１章 機械学習とトレーニングデータ
第２章 マネジメント層とエンジニアの機械学習
第３章 ＡＩとトレーニングデータ
第４章 各種トレーニングデータ
第５章 データアノテーション
第６章 アノテーションツール
第７章 データセキュリティ
第８章 トレーニングデータの重要性
著者等紹介
吉崎哲郎［ヨシザキテツロウ］
１９６８年（昭和４３年）１１月２３日生まれ。東京都渋谷区出身。１９９２年（平成４年）大阪外国語大学卒業後、メンター・グラフィックス・ジャパン株式会社、日本ケイデンス・デザイン・システムズにて１９年間に渡り、半導体の設計向けソューションに携わる。その後オートデスク株式会社、ＰＴＣジャパン株式会社にて１０年間製造業向け設計、エンジニアリングソリューションやゲーム、映像ソリューションのビジネスに従事する。現在はアッペンジャパン株式会社の日本代表を務め、ＡＩモデル開発向けデータライフサイクルを推進（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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momogaga
