須多先生

みなさん お疲れ様でした
アクティビティでは 「グー」「チョキ」「パー」は正しく認識できましたか？

深田 あい

最初のうちは 「パー」や「チョキ」の画像を見せても「グー」と認識されたりして 全然 ダメでした

徳井 天

でも 画像の種類を増やして再学習を行ったら 最初に比べるとだいぶ「グー」「チョキ」「パー」を正しく認識してくれたよ

須多先生

（ユーザー名）さんのAIの「グー」「チョキ」「パー」の認識の精度はいかがでしたか？

須多先生

（ユーザー名）さんの回答を入力して 送信ボタンを押してください

深田 あい

訓練データを増やして AIに再学習をさせてあげることで あんなに精度が変わるなんて ちょっと驚きです

徳井 天

ということは 訓練データをもっと増やせば もっとAIは賢くなって 認識の精度が上がるのかな？

須多先生

確かに訓練データの量は 少ないよりも多いほうが AIの精度は向上します
でも 大切なのは「量」だけではありませんよ

深田 あい

あっ そうでした
AIの学習に大切なのはデータの「量」と「種類」でしたね

徳井 天

いくら何百枚も何千枚も訓練データを集めても それが全部 似たような画像だったら意味がないわけか

須多先生

そうです
同じ「グー」の写真でも多種多様な訓練データを与えることで AIは「グー」について より深く理解するのです

徳井 天

俺たちだって テスト勉強をするときに 同じ問題ばかり解いてても 意味がないもんな

深田 あい

撮影する角度やカメラの距離を変えたり いろいろな人の手を撮影することでも「種類」は増やせそうですね

徳井 天

子どもの小さな手や 大人の大きな手…同じ「グー」「チョキ」「パー」でも 訓練データはいくらでも準備できるな

須多先生

AIにとって訓練データがどれだけ大切なものか 理解していただけたでしょうか？

須多先生

それでは本日最後のアクティビティとして 様々な野菜や果物を認識するAIの作成に挑戦しましょう

須多先生

次のアクティビティの指示に従って進めてください