この記事は、わたしのYouTubeチャンネルにある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )
転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。
こちらが動画内容です👇
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動画タイトル
- Generative AI Test - JDLA 試験学習 09:「生成AIは主に教師あり学習で学ぶ。自己教師あり学習も併用される」についての深堀り【声でつながるAIとの対談】【動画 16分31秒】
📅撮影日 = 2024-12-05(木)
ひょんなことからGenerative AI Testを受けることになったので、手抜きしながら、知識の定着をするために動画撮影しました。
ジョギング中の「聴きながら復習」や、朝起きてすぐに、Chromecast + TVでの「目覚めながら復習」を繰り返しました。
🔎Generative AI Test(JDLA主催)とは？
https://bit.ly/WhatIs-Generate-AI-Test-JDLA
🤖今回の使用環境と技術仕様
・使用サービス: ChatGPT
・プラン: Team プラン
・使用モデル: GPT-4 Omni (GPT-4o)
💻📱実行プラットフォーム
・ChatGPT: iOS App (iPhoneを使用)
🎵挿入曲 - Background Music
・Suno AIで作成: 声でつながるAIとの対談: 挿入曲 #1 - AI Voice Talks: Minimal Melody #1
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghMLdiSVqwvSs_Z5y0H4VGOe
以下、YouTube Summary with ChatGPT & Claude( Chrome拡張機能 )で、目次と概要を自動生成しました。
https://bit.ly/yt-sum-Chatgpt-Claude
動画の目次( タイムスタンプ ):
00:00 - オープニング
00:26 - 企画説明: 「生成AIの学習プロセスは、主に教師あり学習によるものであるが、自己教師あり学習も活用されることがある」について深堀りしたい
01:15 - 教師あり学習(Supervised Learning)の基本解説
01:30 - 自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)の基本解説
01:48 - AIモデルの学習手法と推定割合(大まか)
02:37 - 比較表でさらに見える化: AIモデルの学習手法と推定割合(大まか) - Googleスプレッドシート
03:39 - 部分的教師あり学習(Semi-Supervised Learning)が日本語教材で「半教師あり学習」と翻訳されていることの問題点を指摘
04:45 - 「半」教師あり学習と発音すると、生成AIは「反」教師あり学習と勘違いし、その結果として教師なし学習(Unsupervised Learning)のことを喋り出す
06:49 - 学習手法の組み合わせによる全体最適化
08:00 - 部分的教師あり学習、教師なし学習の基本解説: どのように生成AIの学習に貢献しているか
11:25 - 円グラフで学習手法の割合をさらに見える化: そのバランスや偏りを分析
14:01 - 動画のまとめ
15:03 - 動画のまとめ(タガログ語): Summary in Tagalog, Buod sa Tagalog
動画の概要:
生成AIはどのように学習するのか？
今回の動画では、生成AIの学習プロセスについて、教師あり学習・自己教師あり学習・部分的教師あり学習・教師なし学習をテーマに深掘りします。
最初に教師あり学習(Supervised Learning)の基本と、それが学習プロセス全体の約80%を占める背景について詳しく解説します。
また、自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)がどのように補助的役割を果たし、今後の進化に期待されているかについて触れます。
さらに、部分的教師あり学習と教師なし学習の役割を具体例を交えながら再評価します。
翻訳における日本語と英語の表現の違いも議論の対象です。
たとえば、部分的教師あり学習(Semi-Supervised Learning)が「半教師あり学習」と誤訳される場合の誤解やその解消策についても解説します。
これにより、日本語表現の改善が生成AIの正しい理解にどのように貢献するかを示します。
次に、視覚化の重要性について、2つの円グラフを用いた具体例を紹介します。
1つは教師あり・なしのグループ分け、もう1つは学習手法ごとの内訳を示しています。
最後に、自己教師あり学習が進化することで、学習手法の全体的なバランスがどのように変わるのか、特に人件費削減と効率化の観点からの展望も考察します。
この動画を通じて、生成AIの学習プロセスがどのように構築されているか、そして今後どのように進化する可能性があるかについて、理解を深めていただけるでしょう。
✓ 🎥この動画と関連が強いわたしの動画 ↙
・“Generative AI Test 試験学習(動画公開日で降順)”シリーズ
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・“効果的に音声認識入力を活用するヒント”シリーズ
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・“声でつながるAIとの対談”シリーズ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghOpTHU0rmfXSgjqV1_j6Eao
・“効果的にChatGPTを活用するヒント”シリーズ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghPfo1c-qmO2ERD7ldSgmblR
✓ 🎥Shortened URL for this video | この動画の短縮URL ↙
https://bit.ly/3ZlJP3W