AI coordinator blog

Let’s play with AI.

こんにちは。

AI coordinator管理人の清水秀樹です。

今回ご紹介する内容は、頑張っても頑張ってもAI精度が上がらないときに、まっさきに疑うべきポイントをご紹介したいと思います。

ハンズオン形式で出来るように動画で紹介していますので、そちらを参考に一緒にやってみると理解が深まるかと思います。

また、動画ではgoogle colaboratoryを使用しますので、webブラウザが使える方であれば誰でも簡単にAI体験が出来るような内容になっています。

動画で使用するソースコードをgithubにあげています。

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense
from keras.optimizers import Adam,SGD
import numpy as np

#学習データ
X = np.array([[1]],dtype=np.float32)
y = np.array([[2]],dtype=np.float32)

#学習データを増やす
# X = np.array([[1],[2],[4],[5]],dtype=np.float32)
# y = np.array([[2],[4],[8],[10]],dtype=np.float32)

#学習データの精度が低い
# X = np.array([[1],[2],[4],[5]],dtype=np.float32)
# y = np.array([[2],[4],[7],[10]],dtype=np.float32)

#モデル
model = Sequential()
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD')

#学習
for i in range(1):
    model.fit(X, y, batch_size=1, epochs=1, verbose=0)
    print()
    print(i+1,"回目")
    print(np.round(model.predict(X), decimals=2))
    print()

#予測
# print("----------------------------------------------")
# print("未知データ＝　",np.round(model.predict(np.array([[13]],dtype=np.float32))))

この動画の対象者は、

• AI開発初心者の方
• これからAIの勉強を始めたい方
• 実際に精度が出なくて困っているAIエンジニアの方
• ベンダーからいつまでも精度の高いモデルの作成報告があがってこないとお嘆きの大企業の情報システム部門の方

向けに作成しています。

この動画が誰かに役に立てば幸いです。

精度が出ない殆どの理由はこれ！！

AI開発で精度が出ない理由に、

データの量が少ない。

とはよく聞く話かと思います。

確かにこれも精度が出ない大きな理由の一つです。

ただ私の経験上、AI開発で精度が出ない最もな理由は

くそデータを使っているから

です。

動画を参照頂ければデータの大切さがわかるかと思いますが、教師あり学習でやっている以上、AI精度は学習データに大きく依存します。

精度が低いというのは、そもそも人が適当にやって蓄積してきたデータを使ってAI学習しているから精度が低いのです。

今まで人が適当にやっていた作業を、突如AIに置き換える前提で開発を進めると、F値という目に見える形で精度評価が可能になり、精度が低いとボロカス言われるケースが発生します。

いやいや！ちょっと待てと。

精度が低いもなにも、人が適当にやって蓄積してきたデータで今まで仕事が回っていたんでしょ！

なんでAIにした途端、いきない精度求めてくるの？

と言いたいAIエンジンは世の中に沢山いるのではないでしょうか？w

ということで

データがそもそもくそデータじゃね？

から疑いましょう。

それではまた。