AI全般

日本統計学会公式認定　統計検定データサイエンス発展対応　データサイエンス発展演習を学習した際の不明点のメモ．
「倫理・AIに関する基礎的な事項」のAI全般について．

AIの活用領域

　物流拠点への人員配置に数理最適化手法が用いられている．
　2024問題に対し，シフトの最適化によってドライバーの休憩時間と輸送量を確保する取り組みが検討されたそう．

　Marketing Automation（MA）に用いられる．どの顧客にいつ，何を販売するのかを決定し，マーケティングキャンペーンを自動化する．
自動化の対象は，

Enterprise Resource Planning(ERP)は，販売・配送・納品のプロセスの自動化を担う

　患者の医療記録を電子データにしてDBで管理する．マイナンバーを利用して，すべての医療施設でのカルテの共有を目指している．

　地図上にデータを可視化する際には，データソースの信頼性が重要で，現実世界を正しく反映し，有益な情報を提供できるようにすることが大事．

正確さ，複雑な表現
高度な操作（プログラミング等），時間がかかる

地理上の隣接関係が分かりやすい
正確さに欠ける

あらゆるタスクに対応できる，人間のような汎用的な知能を持ったAI

画像データをメインとして，特徴抽出を行うニューラルネット．画像のピクセルから部分の特徴を抽出する畳み込み層，畳み込みを行った画像の次元を減らすプーリング層を中心に構成し，最後に各ピクセルを関数に入力することで出力を得る全結合層からなる

Generatorは受け取った乱数をもとにデータを生成する．
Discriminatorは本物（データセットに含まれている）に近いなら0,偽物であれば1を出力する．

###Transformer：自然言語処理において，Attentionを用いて単語間の関係性を抽出し次の単語を予測する深層学習モデル

参考文献
[1]日本統計学会. データサイエンス発展演習. 東京図書株式会社,2024