Data-Centric AI -関連する学術分野と実践例-

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-11-09
• タイトル: Data-Centric AI -関連する学術分野と実践例-
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: チュートリアル講演
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: GO株式会社
• 著者名: 宮澤, 一之
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 機械学習に関連するあらゆる分野で使われるようになった深層学習において，いかにデータが重要であるかは言うまでもないだろう．画像分類を例にとれば，ImageNet のようなデファクトとなるデータセットが公開され，これを固定のものと考えてモデルに創意工夫を加えることで多種多様なモデルが生まれてきた．こうしたモデル中心の開発アプローチを広く AI 開発全般において Model-Centric AI と呼ぶ．一方，実際のプロダクト開発では，ほとんどの場合データセットは自分たちで用意するのに対し，モデルはすでに実績のある代表的なものをまずは適用してみることがよく行われる．そしてその性能を高めるにあたっては，世界中で工夫が積み重ねられてきたモデル自体よりも，自分たちで用意したデータセットの方が改善の余地が大きく，最終的な性能への寄与も大きいことが多い．したがって，モデルを固定してデータを改善するというアプローチが重要になってくる．こうしたデータ中心の開発アプローチを Data-Centric AI と呼び，単に開発現場のアドホックな工夫にとどめるのではなく，整理して体系化することの重要性が叫ばれている．Data-Centric AI はどちらかと言えば学術的な興味よりも開発現場での必要性から生まれてきたものだが，これまでに長く研究が進められてきた学術分野の中にも Data-Centric AI と深く関連するものは多くある．そこで本講演では，そうした学術分野の中から代表的なものを取り上げて解説すると共に，開発現場における Data-Centric AI の実践例について紹介する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628338
• 書誌情報: 研究報告デジタルコンテンツクリエーション（DCC）; 巻 2023-DCC-35, 号 11, p. 1-1, 発行日 2023-11-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8868
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会