護身ＩＴアドバイザー（ITの相談）

トップページ はじめに ＜本ページの概略＞ ＩＴ技術も奥深いですが、昨今の情報化社会（ AI（人工知能）・ChatGPT（生成AI）・DE（デジタル・エボリューション：デジタル化）・DX（デジタルトランスフォーメーション：デジタルを利用し変革する。） 等）において避けては通れなくなっています。 他にも ＶＸ（バーチャル・ トランスフォーメーション：仮想空間）・ＱＸ（量子コンピュータ）・ＳＸ（サステナビリティ・トランスフォーメーション：稼ぐ力、投資家との対話を戦略に含む等）・ＵＸ（顧客経験：ユーザーエクスペリエンス）・CX（顧客が製品やサービス全てに対しての価値を現す：カスタマーペリエンス）・ＧＸ（グリーン・トランスフォーメーション：地球環境） 等。 SeltPromotion （自己ＰＲ） 　①自身のこれまでの 情報工学の知識 や ＩＴ関連の 国家資格 の保有などを 　　生かし少しでもお役に立てればと思い開設しました。 thepurpose （目的） 　①情報提供および情報機器の扱いに不慣れな方や、詐欺などの被害にあわないため事前に相談頂ければと思いました。 　② 「どうしたらよいか」「このように出来ないか」 等悩まれている方など、なんでも問い合わせてください。少しでもお役に立ち問題解決の アドバイスの目的およびサービスの提供や 伴う対価（お客様の任意でですが。。）に繋ぐことができれば幸いと思っています。 　③問題解決に取り組む過程での自身のスキルアップ向上と人脈の拡大を主目的とします。 　④ 公的にも申請し運用していく個人ブログとなりますが安心してご利用ください。疑問点があれば何でも問い合わせてください。 開業届を表示してください。 ● 本サイトタイトルの説明 　①「護身ＩＴ」との「護身」は護身術からとりました。 　インターネットでの詐欺など、基本は自分の身は自分で守りましょうをモットーにとの願いです。 　②ＩＴは、現代の情報社会を現しました。 　③本サイトのテンプレートは、「レスポンシブWebデザイン」ですが個々に...

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トップページ   AIの仕組みなど調べたことを紹介します。 機械学習 ・教師あり：人間が答えをあらかじめ教える。回帰分析、パターン認識法。 ・教師なし：答えを示さず分類させる。クラスタリング。 ・強化学習：試行錯誤をくりかえしながら、よりよい行動を学んでいく。モンテカルロ法。 深層学習 ・デープランニング（機械学習）：生成AIに利用される。 ・ベイズの定理：機械学習やデータサイエンスのアルゴリズムの基。結果（事後分布）から原因（事前分布）が起こった確率を求める考え。 ・過学習：AIが学習をしすぎて、訓練（決められた）データでは正解率が高く、テスト（実際）では正解率が低くなる事。使い物にならない。対策としては汎用のデータ量を増やす。 ・データレイク： ビッグデータの貯蔵場所。 必要に応じて加工するため、データをそのままの形で格納する。 評価 ・交差検査：機械学習モデルを評価する指標。1つの学習セットを学習データとテストデータに分割しそれぞれで学習と評価を行う。 ・２値分類：ROC曲線、PR曲線（ROC曲線でTNの評価がないもの）。 ・ROC曲線： 真陽性率と偽陽性率の関係。 【混同行列】 2種類の分類問題において、予測と実際の分類を行列形式にまとめたもの（下図） 上段の予測したクラスは、AIが予測したクラス。 ROC曲線：真陽性率と偽陽性率の関係。 PR曲線：真陽性率と適合率 ・ 真陰性(True Negative, TN) ： 検査で陰性とされ、実際に陰性である場合 ・ 偽陰性(False Negative, FN) ： 検査で陰性とされたものの、実際には陽性である場合 ・ 偽陽性(False Positive, FP) ： 検査で陽性とされたものの、実際には陰性である場合 ・ 真陽性(True Positive, TP) ： 検査で陽性とされ、実際に陽性である場合 AI（Artificial Intelligence：人工知能） 特化型人工知能（ANI： Artificial Narrow Intelligence ） ：ANIは、音声認...