IBMのエンタープライズ向けAIとデータのプラットフォーム「watsonx.ai」を支える技術のご紹介【米国ニューヨーク州アーモンク-2023年5月9日（現地時間）発】 著者：デービッド・コックス（David Cox）、ITアーキテクト 私たちは、AI革命の最前線にいます。過去10年間で、ディープラーニングは、大量のデータと膨大な計算能力の融合により、多くの素晴らしいAI機能を可能にしました。しかし、私たちは、自動化には労力がかかるという逆説的な課題に直面しました。AIでビジネスの課題を解決しようとしたことがある人ならおわかりと思います。 従来のAIツールは強力ですが、高価で時間がかかり、使いこなすのが困難な場合があります。AIモデルを学習させるためには、苦労してデータを収集し、キュレーションし、タスクに特化した注釈を付けてラベル付けする必要があります。また、モデルを構築するためには、専門的なスキルが必要で、そのスキル習得が難しく、新しいタスクのたびに、そのプロセスを繰り返す必要があります
