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データに関するFAQ

構造化データと非構造化データの違いは何ですか？

構造化データは、表形式（行と列）など、事前に定義された形式で整理されています。非構造化データは固定された形式を持たず、テキスト、画像、音声、ビデオなどを含むことができます。

データクリーニングはなぜ重要ですか？

データクリーニングは、AIモデルのパフォーマンスに悪影響を与える可能性のある不整合、エラー、および欠損値を削除するのに役立ちます。クリーンなデータは、より正確で信頼性の高い結果につながります。

データ前処理とは何ですか？

データ前処理には、生データをAIモデルに適した形式に変換することが含まれます。これには正規化、特徴のスケーリング、カテゴリカル変数のエンコーディング、欠損値の処理などが含まれる場合があります。

AIモデルをトレーニングするのにどれくらいのデータが必要ですか？

必要なデータ量は、問題の複雑さと選択したAIモデルに依存します。一般的に、より複雑な問題と深いモデルは、効果的なトレーニングにより大きなデータセットを必要とします。

AIモデル評価におけるデータの役割は何ですか？

データは、トレーニング済みAIモデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。モデルは、精度、適合率、再現率などの関連するメトリクスを測定するために個別の検証データセットで評価されます。

AIモデルは非構造化データから学習することができますか？

はい、深層学習ニューラルネットワークなどのAIモデルは、テキスト、画像、音声などの非構造化データから学習することができます。自然言語処理やコンピュータビジョンなどの技術により、非構造化データから意味のある特徴を抽出することができます。