人工知能はどうやって作られている?AI開発の流れ・フロー【AIエンジニアの僕が説明します】

こんにちは。おやぷんです。

今回は以下のような疑問に、AIエンジニアの僕がお答えしていきます。

悩む人
・人工知能はどうやって作るの?

・AIの開発って何からスタートすれすればいい?

・実際どういった流れで開発されているの?

AIすなわち人工知能の開発は、複雑で難しいと思われがちです。(僕も最初はそうでした)

ですが実際にAI開発フローを学んでいくと、流れ自体は意外とシンプルです。

(流れより環境構築やデータ前処理が大変だったりはしますが)

AI開発の流れはザックリ大きく分けると5ステップです。

今回は開発フローに絞って書いていきます。

では見ていきましょう。

AI開発の流れ⑤ステップ

① ビジョンを考える

AI開発を始めるにあたって、まずAIを使ってどのようなことを実現するのかというビジョンを描く事が重要です。

何事もそうですが、ビジョンが不明確だと何を開発しているのか訳が分からなくなり、中途半端な結果になる可能性があります。

まずはイメージを明確にしましょう。

②: データの準備をする

実現したいイメージをまとめたら、次に機械学習用のデータを集める作業にはいります。

例えば、画像を種類ごとに分類するための画像認識機能をA Iを使って実装させたい場合、「人間」「犬」「猫」などの正解となるデータが必要になります。単純な画像分類だけを行う場合であっても、それぞれ1,000枚~10,000枚以上のデータは必要になってきます。

③: データ前処理

次に集めたデータを機械学習に使えるように処理する必要があります。この作業を前処理と言います。

収集したデータはそのまま機械学習に使えないでので、データを構造化し、抽出・加工する作業をしなければなりません。データの前処理は、AI開発の約7割〜8割を占めるとても重要な作業で、データクレンジングとも呼ばれます。これを怠ると、精度が悪いモデルが構築されてしまいます。

④: 機械学習

データクレンジングを終えたら、いよいよ収集したデータを使って機械学習を行います。

機械学習を行う場合、まずモデルを構築していきます。モデルの構築では、どのようなアルゴリズムを利用して学習を行うのかを設定し、モデルの学習をはじめます。

学習が完了したらそのテストデータを見て、精度の確認と評価を行います。

期待する「制度」「結果」が得られるまで、この「学習」と「評価」を繰り返し続けます。

⑤: 運用と改善

最後のステップは運用そして改善です。

これまでのステップによって期待する精度の人工知能が完成したら、実際に運用を行います。その過程で新たな問題点や課題が必ずと言っていいほど出てきますので、その都度改善を行います。

「運用」と「改善」を繰り返す事で更に精度が上げていきます。

まとめ

ざっくりこんな感じの流れでAIの開発は行われています。

流れ自体はとてもてもシンプルですね。

これだけ見ると簡単に見えるかもですが、実際に使えるAIを作っていくとなると、そう単純なものではありません。

様々な問題や課題に直面したりもします。

ですが、作りたい機能やサービスを実装出来た時の感動と達成感は最高です。

僕はAIによる音声認識や、画像認識機能を使ってスマホのカメラアプリ開発に携わってきたりしましたが、やはり面白いですし、ぶっちゃけ稼げます。

AIを開発してみたい!と思ったら最初はスクールに通う事をおすすめします。

最初から独学スタートだと何から手をつけていいのか分からず挫折しやすい分野ですので。

AIを学べるスクールは幾つかありますが、おすすめするのは「TECH ACADEMY 」「ikus.ai」「Aidemy」三択です。

現役のエンジたニアに毎日質問出来るのは強みですし、どちらもスクール自体の教育カリキュラムも実績も確かです。

オンラインで無料体験無料カウンセリングをやっているので、とりあえず両方試してみるのが良いかと思います。 

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これからAI開発の分野は需要がどんどん増していくので、エンジニアも高年収が狙えます。

是非AI開発で世界にイノベーションを起こしましょう。

おしまい(^^)

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この記事を書いた人

人工知能・AIの開発をメインに、
会社経営(アプリ開発,美容室,飲食店)をしてます。
普段は妻と愛猫とのんびり暮らしてます。
カメラ好きのガジェットオタクです。
趣味は、vlog、部屋のDIY、韓国語学習。

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