ZDNet Japan「学習データ不足が与える、AI開発現場への影響」

2018年12月17日

弊社プロダクト&グロース担当バイスプレジデントのチャーリー・ワルターが、ZDNetの連載記事に特集されました(12月17日)。こちらから、記事をお読みいただけます。

前回記事では、AI開発のスピードが遅れている理由について取り上げました。簡単におさらいをすると、AIの開発スピードがデータサイエンティストの予測と比べて遅れているのは、利用できる学習データが不足していることが主な理由です。この事実をもとに、世界中で現在の学習データ不足の原因となっている、数々の要因についても検討しました。

AI企業は、開発に必要なデータの収集にかかる最低限のコストを過小評価しがちです。さらに、データ収集に投資した企業がプライバシーの問題や他社との競争に負けることを恐れて、収集したデータを他社と共有するのを拒否するため、業界として発展を遂げにくいことも明らかになりました。

今回は、この世界的に問題となっている学習データの不足が、実際どのようにして技術革新に影響を与えているかを解説します。

 

続きを読む。

メディア掲載結果

    AI・機械学習の最新情報をお届けします!

    Lionbridge AIのブログで紹介している事例記事やトレンドニュースといったビジネスに役立つ情報はもちろん、オープンデータセット集なども合わせてメール配信しております。