さまざまな AI ツールやプラットフォームが溢れる市​​場では、AI モデルをカスタマイズしてトレーニングする方法を知ることが、競争で優位に立つために企業が必要とする差別化要因となる可能性があります。

適切なリソースがあれば、パターンの認識から新しいコンテンツの作成まで、ほぼあらゆることを実行するように AI モデルをトレーニングできます。

AI モデルのトレーニング プロセスについて詳しくは、以下をお読みください。

AI モデルのトレーニングとは何ですか?

AI モデルのトレーニングは、膨大な量のデータを分析および解釈するカスタムのインテリジェント ツールを作成するプロセスです。

目標は、次のような明確な目的を達成するために特定のタスクを正確に実行できる AI モデルを作成することです。

• 新しいコンテンツの生成
• 予測をする
• 情報の分類

データは、AI モデルをトレーニングするための最も重要なリソースです。トレーニングされていないモデルや事前トレーニング済みのモデルに入力するデータは、パターンや関係性を検出できるように、高品質で人間がキュレートしたものでなければなりません。

全 さまざまな種類のAIモデル トレーニングテクニックについてですが、この記事では 生成AIと機械学習.

ジェネレーティブ AI とは

GenAI モデルは、データと人間が生成したプロンプトを使用して新しいコンテンツを作成します。

たとえば、 ゲンアイ プロンプトを使用してアイデアを生成することで、エンジニアが設計プロセスをより迅速に進めることができるようになります。

機械学習とは何ですか？

機械学習 (ML) モデルはデータを使用して意思決定や予測を行います。

たとえば、ML モデルは、購入傾向などの過去の顧客データを分析して、顧客が気に入る可能性のある他の製品を予測できます。

既存の事前トレーニング済みモデルの使用

AI モデルのトレーニングを開始する前に、ユースケースを満たす事前トレーニング済みのモデルがすでに存在するかどうかを確認してください。モデルを直接適用することも、特定のニーズに合わせて微調整することもできます。

事前トレーニング済みモデルの例は次のとおりです。

• ベルト （Google）：テキストの理解、質問への回答、感情分析
• GPT (OpenAI): テキスト生成、チャットボット、要約用
• T5 （Google）：翻訳、要約、テキスト分類用
• ディープスピーチ (Mozilla): 自動音声認識 (ASR) 用
• CLIP (OpenAI): 画像とテキストを一緒に理解するために

次のようなリポジトリで、事前トレーニング済みのモデルの選択肢を見つけることができます。

• ハグ顔
• TensorFlowハブ
• PyTorchハブ
• Meta、Google、OpenAI、ONNX などのモデル動物園。

AI モデルのトレーニングは難しいですか?

AI モデルのトレーニングは、言うほど簡単ではありません。チームの専門知識のレベルとモデルの目的の複雑さによっては、何らかの支援が必要になる場合があります。

モデルのトレーニングなどの AI タスクは、通常、データ サイエンティストや IT 担当者に任されます。これらの専門家は、次のことを適切に実行できる技術的な背景とスキルを持っています。

• データ品質の収集と管理
• データのプライバシーを維持する
• インフラストラクチャ要件に従う
• モデル機能を理解する

そうは言っても、専門知識なしで AI モデルをトレーニングすることは不可能ではありません。必要なのは、忍耐力と、Amazon SageMaker、Microsoft AI Builder、Google AutoML などのノーコードまたはローコードの AI トレーニング ツールなどの適切なリソースだけです。

7つのステップでAIモデルをトレーニングする方法

1.問題を特定します

解決する必要がある問題を理解することは、必要な関連データを決定するのに役立つため、AI モデルをトレーニングするための最初のステップです。

以下に使用例をいくつか示します。

• 詐欺行為をより簡単に特定する方法が必要ですか? AI モデルには、不正行為の例を含むデータが必要になります。
• 顧客体験の向上をお考えですか? AI モデルには、顧客の習慣、人口統計、好みに関するトレーニングが必要です。
• 新しいコンテンツをより速く生成する方法が必要ですか? プロンプト エンジニアリングを使用すると、適切な出力を出す方法を AI モデルに教えることができます。

2. データを収集、整理、準備する

明日歴史の試験があるのに、前日の夜に光合成の過程だけを勉強していたら、結果に満足できない可能性が高いでしょう。

AI モデルのトレーニングも、同様のシナリオとして考えてみましょう。モデルの品質は、提供するデータの質によって決まります。そして AI の世界では、データの質は量をはるかに上回ります。

トレーニング データは多様で偏りのないものでなければなりません。会社固有のデータを使用することで、モデルがビジネスの複雑さを学習し、より優れた出力が得られます。

リソースに応じて、AIモデルに以下を提供できます。 実際のデータまたは合成データ.

• 実際のデータ ソーシャル メディアのやり取りやフィードバック (投票、アンケート、レビューなど) などのさまざまなアクティビティから収集されます。
• 合成データ 特定の状況に合わせて人工的に生成されます。医療業界では、合成データを使用して AI モデルをトレーニングし、患者情報のプライバシーを維持しています。

5種類のAIモデルトレーニングデータ

ユースケースに応じて、次の種類のトレーニング データが必要になります。

• テキストデータ ウェブページ、書籍、学術論文、政府文書、その他のソースからの情報を含みます。AI モデルに人間の言語を処理および生成する方法を教えます。
• オーディオデータ 音楽、動物の鳴き声、環境音、人間の話し声に焦点を当てています。モデルはアクセントや話し方のパターンを検出して理解することを学習できます。
• 画像データ 顔認識やデジタル医療画像などのタスク用のデジタル画像が含まれます。
• ビデオデータ さまざまなビデオ形式に適用され、顔認識や監視システムなどのアプリケーションのトレーニングに使用できます。
• センサーデータ 温度、生体認証、物体の加速度などが含まれます。無人車両、産業オートメーション、IoT 向けの AI モデルのトレーニングに使用されます。

使用するデータは、データ処理を通じて整理および準備する必要があります。これはデータ サイエンティストのタスクであり、矛盾や外れ値を除去し、データセットの品質と関連性を高めることが含まれます。

3. 適切なタイプのAIモデルを選択する

AI で解決する必要がある問題を特定したステップ 1 を思い出してください。生成 AI モデルまたは機械学習モデルをトレーニングすると、目標達成に役立ちますか?

ここで簡単に見てみましょう キーの違い 生成 AI と機械学習の間。

4. トレーニング方法を選ぶ

次に、AI モデルをトレーニングする方法を正確に把握する必要があります。手法を調査するときは、次の点を考慮して実用的な視点を保つようにしてください。

• 利用可能なリソース
• コスト
• コンピューティング要件
• 複雑
• 締め切り

生成 AI と機械学習には数多くのトレーニング オプションがあり、モデル トレーニング プロセスはそれぞれ異なります。ただし、ここでは最も一般的に使用されるもののいくつかに焦点を当てます。

生成AIトレーニング技術

トランスフォーマー
トランスフォーマーは、あるタイプの入力を別のタイプの出力に変換するニューラル ネットワークです。 トランスフォーマー データのコンテキストと意味を学習し、シーケンス コンポーネント間の関係を追跡します。

トランスフォーマーは GPT (生成的事前トレーニング トランスフォーマー) の T で、ChatGPT で見たことがあるでしょう。ほぼすべての大規模言語モデル (LLM) は、テキストと音声をリアルタイムで翻訳できるため、トランスフォーマーを活用しています。

よく知られている例としては、Google 翻訳があります。英語で文章を書いてボタンをクリックすると、テキストが選択した別の言語に翻訳されます。

生成的敵対的ネットワーク（GAN）
生成的敵対ネットワークは、互いに競合する 2 つのニューラル ネットワークで構成されます。

• 当学校区の ジェネレータ 人工的なサンプル データを作成し、識別器を騙して本物だと思わせます。
• 当学校区の 弁別器 ジェネレータからのサンプルが本物か偽物かを区別することを学習します。

ドメイン データは識別子に送られ、何が本物で何が偽物かを学習します。

ジェネレーターの役割は、識別器を騙すことです。ジェネレーターが成功した場合、識別器は偽造品をより適切に検出するためにさらにトレーニングを行う必要があります。識別器が成功した場合、ジェネレーターはモデルを変更して、より優れた偽造品を作成する必要があります。

拡散モデルは主にリアルな画像を生成するために使用されます。プロセスの流れは次のとおりです。

• 拡散プロセスは、モデルトレーニングデータ（この場合は画像）を入力することから始まります。
• 次にランダムノイズ（ガウス ノイズ）が既存のデータに追加されます。
• 次に、モデルはプロセスを逆転させ、ノイズを構造化された出力に変換します。

例えば、拡散は 芸術家の育成 絵画修復の分野では、汚れた絵画は認識できないかもしれませんが、修復作業を進めるうちに、元の作品の細部まで理解できるようになります。作業が終われば、絵画を一から再現できるかもしれません。

機械学習のトレーニング手法

教師あり学習

教師あり学習では、アルゴリズムを訓練して ラベル付きデータセット 人間がキュレーションします。このプロセスの「教師あり」部分は、カテゴリまたは結果別に整理されたラベル付きデータです。これにより、アルゴリズムは望ましい出力の基礎的な理解を得ることができます。

画像分類は教師あり学習の一例です。サイズ、色、葉の形などを含むさまざまな種類の植物のラベル付きデータセットがあるとします。教師あり学習を使用すると、写真を撮るだけで目の前にある植物の種類を識別できるアプリケーションを作成できます。

教師なし学習

教師なし学習では、ラベル付けされたデータセットや人間の介入は必要ありません。

代わりに、この手法はデータの意味を理解せずに独自にパターンと関係性を見つけます。

教師なし学習の一例として、クロスセリングが挙げられます。eコマース サイトのおすすめ商品セクションを考えてみましょう。このセクションは、顧客データを精査し、パターンを見つけて、顧客が気に入る可能性のある商品アドオンや類似商品を提案する教師なし学習モデルによって自動的に入力されます。

半教師つき学習

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせたもので、ラベル付きデータとラベルなしデータを使用してモデルをトレーニングします。

このプロセスでは、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータがモデルに入力されます。モデルはラベル付きデータを理解し、ラベルなしデータを理解できるように調整することができます。

データのラベル付けと整理は、時間とコストのかかるプロセスです。半教師あり学習は、教師あり学習の高コストと教師なし学習の複雑さの間のちょうど良い中間点です。

5.モデルをトレーニングする

AI モデルのトレーニングは反復的なプロセスです。正確なトレーニングと検証のプロセスは、使用しているモデルによって異なります。ただし、一般的には、準備したデータをモデルに入力して、パターンと関係性を理解できるようにします。

このトレーニング ステップでは、エラーを特定し、変更を実装して出力の精度を高めます。フィードバックにより、システムは自らを改良し、パラメータを調整してエラーを最小限に抑え、パフォーマンスを向上させることができます。

気づく 過適合これは、AI モデルをトレーニングするときによくある問題です。これは、モデルが偏ったり、データセットから学習するのではなく、データセットを記憶し始めたりしたときに発生します。

6. モデルのテストと検証

AIは完璧ではないので、学習の初期段階では間違いを犯す可能性があります。

初期のトレーニング プロセスに含まれていなかった独立したデータを AI モデルに入力することで、AI モデルの精度をテストできます。

期待どおりに動作しない場合は、次の手順に従ってください。

• モデルを微調整する
• より多くのデータを収集する
• トレーニングプロセスを繰り返す
• 再テスト

7.デプロイ

AI モデルが正確で期待どおりであれば、API 経由で、クラウド環境で、またはアプリケーションに直接デプロイできます。

訓練は続く

AI モデルのトレーニングとデプロイが完了すると、作業は続行されます。

AI は幻覚やエラーを起こすことが知られているため、そのパフォーマンスを継続的に監視する必要があります。また、データが増加して進化するにつれて、関連性を維持するために再トレーニングが必要になります。

しかし、すべての努力、実験、トレーニングを終えると、誰よりもあなたのビジネスをよく理解している完全にカスタマイズされた AI モデルが完成します。