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学習データとは、AIのモデルに規則やパターンを学ばせるために読み込ませるデータです。
学習データの量と質は、モデルの精度を大きく左右します。教師あり学習では、データに正しい答えをつけたものを使います。学習に使ったデータとは別に、精度を確かめるための評価用のデータを分けておき、初めて見るデータでも当たるかを確かめます。
業務では、過去の取引の記録、帳票の画像、問い合わせの履歴、センサーの値などが学習データになります。記入の揺れや欠けた値が多いと精度が下がるため、データクレンジングで整えてから使います。データが現場の実態と合っているかも確かめます。
学習データに偏りがあれば、AIの答えにも偏りが出ます。個人情報や他社の権利が関わるデータを使う場合は、利用の目的や契約の範囲を確かめておく必要があります。生成AIのサービスに入力した内容が学習に使われるかどうかも、利用規約で確かめます。