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ITパスポート データとAI

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・データをどのように活用していくか
・AIとはなにか
を抑える

データの活用

■データサイエンス
莫大な量の情報を分析し、予測やシミュレーションを行う分野

テキストマイニング(テキスト文章を解析する)、
レコメンドエンジン(その人がどういうものが好きなのかを予測して商品をお勧めする)
などがこの分野での研究対象

データサイエンスの専門家を「データサイエンティスト」という

■DX:ディジタルトランスフォーメーション
ディジタル技術の活用により
既存の価値観や枠組みを大きく変え、生活をよりよいものへと変えていくこと

■BI:Business Intelligence:ビジネスインテリジェンス
企業内で蓄積された様々なデータを分析し、経営戦略の決定に活かすこと

■データウェアハウス
業務データをまとめて保存しておくシステム
分析がしやすい形式で保存しておく

※データウェアハウスとデータベースの違い
データベースはサービスを提供するために最適化されたデータの保管場所、データウェアハウスは分析のためのデータを保存しておく場所(分析に主眼を置いている)

AIとはなにか

■AI
Artificial Intelligence:人工知能
人工的に作られた知能や技術のこと

■機械学習
パソコンが、データから学習し、出力を行う
「データから学習」の部分のこと

■学習と推論
人がパソコンへ学び方を教え、データから学習をさせるようにする
そして、「パソコンへ入力→パソコンが学習→出力」といった流れが「推論」

ここでの学習とは、分類すること
データの特徴からパターンを見つけること

■機械学習における学習の種類
・教師あり学習
人が答えを与える

・教師なし学習
人が答えを与えない(分からない)

・強化学習
生物の進化の過程のように、
設定された報酬を最大化するよう動作を変えていきながら学習を行う方法

ディープラーニング

■特徴量
特徴を数値で表したもの
例)ある文字に、いくつかのフォントがあったとする
文字のフォントの
・横の長さ
・縦の長さ
・丸まっている部分の大きさ
などの特徴を数値であらわしたものが「特徴量」

特徴量の中から、効果的なものを選び出す必要がある
→これをデータから行うのが「ディープラーニング」

■ニューラルネットワーク
人間の頭の中のニューロンを模して作られたもの
→ニューラルネットワークをパワーアップさせたものが「ディープラーニング」

AIと社会

■人間中心のAI社会原則
AIのメリットを最大限活かすとともに人々がAIに対して抱く不安を解消していくことを目的として、
政府が策定した基本理念

・Dignity:人間の尊厳が尊重される社会
過度に効率性を追求するのではなく、人間らしさを大切にすべきであるといった内容

・Diversity&Inclusion:多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会
多様性を実現していくために、AIを活用していくべきであるといった内容

・Sustainability:持続性のある社会
地域格差解消や気候変動への対策など、持続可能な社会の実現にAIを活用していくべきである

■データに関する規制
・GDPR:General Data Protection Regulation
EUで定められた一般的なデータの取り扱いを定めた規則
EU域内だけではなく、関係するすべての主体に適用される

・COPPA(コッパ):Children's Online Privacy Protection Act
アメリカの法律
インターネット上での子どもの安全を守るためのもの

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