AI（人工知能）の四要素
2024-10-14 18:47:35 0 報告
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このマインドマップは『AI（人工知能）の四要素』に関するもので、AIの基盤をなす重要な要素を探ります。データはAIの出発点であり、データ収集から前処理、ストレージ、分析まで、データの質と形式がAIの性能を左右します。次に、アルゴリズムはAIの知能を形成し、機械学習や深層学習、アルゴリズムの最適化が含まれます。計算能力はAIの効率を左右し、ハードウェアやクラウド、エッジコンピューティングがその支えとなります。最後に、AIのシーンアプリケーションは、スマートマニュファクチャ、ヘルスケア、スマートシティなど多岐にわたり、社会の様々な分野での革新を促進します。
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概要/内容
データ
データ収集
データの由来の多様性
インターネットデータ
IoTデバイスデータ
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データ前処理
データクリーニング
欠損値処理
異常値検出
データのフォーマット化
共通データ形式
データ標準化/正規化
データストレージ
クラウドストレージソリューション
アリババ・オス
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ローカルストレージアーキテクチャ設計
分散型ストレージシステム
データバックアップとリカバリー戦略
データ分析
統計分析方法
述語的統計分析
推測的統計分析
機械学習アルゴリズムの応用
分類アルゴリズム
回帰アルゴリズム
アルゴリズム
機械学習アルゴリズム
監督学習
決定木
サポートベクターマシン
無監督学習
クラスタリングアルゴリズム
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深層学習アルゴリズム
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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
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グリッドサーチ
ランダムサーチ
アルゴリズムの融合
統合学習法
複数モデル融合戦略
計算能力
計算機ハードウェア
CPUとGPUの比較
計算能力の差異
対応シーン分析
専用AIチップ
TPU(Tensor Processing Unit)
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クラウドコンピューティングサービスタイプ
インフラストラクチャー・アズ・サービス (IaaS)
PaaS(プラットフォーム即サービス)
エッジコンピューティング
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低遅延応答
クラウドの負荷を軽減する
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