AIを作るには、以下のような一般的な手順があります。
問題の定義
まず、AIを作るために何をしたいのか、どのような問題を解決する必要があるのかを明確にします。例えば、顧客が購入する可能性の高い商品を予測するなどが考えられます。
データの収集
AIを作るためには、問題に必要なデータを収集する必要があります。例えば、商品の購入履歴やユーザーの属性などが考えられます。データの収集方法は、WebスクレイピングやAPIからの取得、アンケート調査などがあります。
データの前処理
収集したデータは、AIに適した形式に整形する必要があります。具体的には、欠損値の処理、カテゴリ変数のエンコーディング、スケーリングなどが考えられます。
モデルの選択
問題に合ったモデルを選択します。例えば、教師あり学習の場合は、決定木やランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどが考えられます。
モデルの学習
選択したモデルにデータを学習させます。学習には、トレーニングデータとテストデータの分割、ハイパーパラメータの最適化、交差検証などがあります。
モデルの評価
学習したモデルを評価します。評価指標としては、正解率、適合率、再現率などがあります。
モデルのチューニング
モデルの性能が不十分な場合は、モデルのパラメータをチューニングします。例えば、ニューラルネットワークの場合は、層の追加や活性化関数の変更などが考えられます。
モデルのデプロイ
学習したモデルをデプロイして、実際に問題を解決します。デプロイ方法は、Webアプリケーションやスマートフォンアプリケーションなどが考えられます。
