データプリパレーション

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データプリパレーションの重要性

データはAIプロジェクトにとって、最も重要な要素です。モデルに入力するデータの質が高ければ高いほど、AIプロジェクトは良い結果をもたらします。最高の結果を得るためには、機械学習のための準備ができた高品質なデータを準備しなければなりません。

データプリパレーションでは、まず最初に様々なソースからデータを収集し、単一のデータストリームに統合します。次に、不要な情報や不完全な情報を削除してクリーンなデータにします。クリーニングの後、データを機械学習の観点から見直し、機械学習用のデータとして使いやすいよう加工します。

以下の図は、データプリパレーションの5つの段階を示しています:

一貫性のないデータや標準化されていないデータがある場合、あるいは構造化されていない様々なソースからデータを収集する場合、データプリパレーションは機械学習プロジェクトの中でも最も重要な部分になります。

企業にとってのもう一つの大きな問題はAIアプリケーションによるデータの反復利用で、これは同じデータが様々なレベルで様々な用途に使われることです。同じデータが異なる目的に使われることで「複数の真実」を作り出してしまい、本当の事実を把握するために貴重な時間とリソースを失い、生産性の損失や競争力の低下を招く可能性があります。

AIプロジェクトをお考えの際にはお気軽にお問い合わせください。macnica.aiは、お客様のデータがAIアプリケーション用に準備されているかどうかを確認するためのサポートをいたします。

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