ニューラルネットワーク AIの精度を左右する「モデル学習」とは？
人工知能（AI）は、今や私達の生活に欠かせない技術になりつつありますが、その性能を大きく左右するのが「モデル学習」と呼ばれるプロセスです。人間が学校で勉強したり、実地経験を通して知識や技能を身につけるように、AIにも学習が必要となります。
この「モデル学習」は、AIモデルに大量のデータを与え、そこからパターンやルールを学習させていくプロセスを指します。例えば、画像認識AIを開発する場合、膨大な数の画像データとその画像に写っているものが何であるかというラベル情報をAIに与えることで、AIは画像の特徴とラベルの対応関係を学習していきます。そして、学習を繰り返すことで、未知の画像を見てもそれが何であるかを正確に識別できるようになるのです。
この学習プロセスは、人間が問題集を解いたり、先生から指導を受けることに似ています。AIは与えられたデータから正解を導き出すための手順や法則を自ら見つけ出し、その精度を高めていきます。そして、学習するデータの質や量、学習方法によってAIの性能は大きく変化します。
つまり、「モデル学習」はAI開発の根幹をなすプロセスであり、AIが様々なタスクをこなせるようになるために必要不可欠なプロセスと言えるでしょう。