AI・データ活用– tag –

MLOpsとは、機械学習モデルを作って終わりにせず、本番環境で安定して使い続けるための仕組みです。データの準備、モデルの学習、評価、デプロイ、監視、再学習までを一つの流れとして管理します。 AIは、モデルを一度作れば永久に同じ精度で動くわけでは...

特化型AIの意味を、汎用AI・生成AIとの違い、身近なサービスや仕事での活用例とともに解説します。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の意味、画像認識で使われる理由、ニューラルネットワークとの違い、仕事や生活での活用例をITパスポート向けに解説します。

ニューラルネットワークの意味、機械学習・ディープラーニングとの違い、身近な例、仕事での活用、ITパスポート試験対策のポイントを文系向けに解説します。

データの並べ替えとは、表や一覧を一定の基準で順序よく並べ直す操作です。ITパスポートで出る昇順・降順、ランキング、抽出や集計との違いをやさしく解説します。

非構造化データとは、表のように整理されていない文章、画像、音声、動画などのデータです。ITパスポートでの意味、構造化データとの違い、仕事や生活での使われ方を解説します。

データサイエンティストとは、データを分析して業務や事業の意思決定に役立つ知見を出す専門職です。ITパスポートでの出題ポイント、BIやAIエンジニアとの違い、身近な例を解説します。

AIサービスのオプトアウトポリシーは、入力データをAI学習に使わせないための選択ルールです。ITパスポート向けに意味と注意点を解説します。

マルチモーダルAIとは、文字・画像・音声・動画など複数種類の情報を組み合わせて扱うAIです。ITパスポートで問われる意味、生成AIとの違い、仕事での活用例を解説します。

敵対的生成ネットワーク（GAN）の意味を文系向けに解説。生成器と識別器の役割、ITパスポートでの出題ポイント、仕事での活用例、確認問題まで整理します。

構造化データとは、決まった項目で整理され検索・集計しやすいデータです。ITパスポートで問われる意味、非構造化データとの違い、仕事や生活での例を解説します。

ビッグデータとは、従来の方法では扱いにくいほど大量で、形式が多様で、発生速度も速いデータの集合です。分析によって新しい傾向や判断材料を得ます。 この記事では、ビッグデータの意味、仕組み、似た用語との違い、仕事での利用場面、ITパスポートでの...