ミッション完了！あなたはまさに翻訳の達人です！まだ違いますね。もう一度その情報を再エンコードしてみましょう。現実が数値化された …それは美しい夕焼けなのか… ？…あるいはただの数字の山なのか…
写真や音声メモのような「ごちゃごちゃした」データを何と呼ぶでしょう？
正解です！非構造化データはスプレッドシートのように組み込みの整理がないのです。
コンピュータとは基本的に、巨大で高速な何でしょうか？
正解！コンピュータは電卓なので、すべてのものを数学に変換して理解させなければなりません。
現実をデジタルな数字に変換するプロセスを何と呼びますか？
正解！エンコーディングとは、私たちが人間の体験を機械が理解できる言語に翻訳する方法です。
デジタル画像において、1つの「ピクセル」には何が割り当てられ、コンピュータがそれを認識するのを助けるのでしょうか？
完璧です！各ピクセルには明るさや色を表す数値が割り当てられます。
ピクセルで0が完全な暗さを表す場合、255は一体何を表すでしょうか？
完璧です！255は、デジタル画像における最大の明るさまたは純白を表すことがよくあります。
無秩序な数字の山に意味を与えるために、どのような「数学的な形」にそれらを入れるのでしょうか？
正解！ベクトルとテンソルは、数字を整理して人工知能がパターンを見つけることができる特殊な容器です！
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現実から数字へ：非構造化データの理解
EvoClass-AI004第2講義
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🤖 ビープ・ブーピー！ようこそ、少尉！数学しか話せない友人に夕焼けを説明しようとする想像をしてみてください。それが今日の私たちの使命です：雑然とした、美しい世界を数字に変換すること！
Py-Bot コマンドライブ
ビープ・ブーピー！ こんにちは、少尉！
数学しか話せない友人に夕焼けを説明しようとしている想像をしてください。それが今日の私たちの使命です：雑然とした、美しい世界を数字に変換すること！
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私たちが愛しているもの——音声メモや子犬の写真など——の多くは「非構造化」です。これは整然としたスプレッドシートには存在しません。コンピュータは巨大な電卓にすぎないため、私たちのように『感じ』たり『見る』ことはできません。彼らが理解するのは数学だけなのです！
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サブトピック1
非構造化データとは何か？
なぜ写真や音声、物語がコンピュータにとって「めんどくさい」のか。
人工知能を助けるために、我々は現実を「エンコード」します。画像を小さな点であるピクセルに分割します。暗いピクセルは0かもしれませんし、明るいピクセルは255です。これらの点をすべて数値に変換することで、機械が読み取れる言語を作り出します！
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サブトピック2
エンコードの力
ピクセルと数値を使ってギャップを埋める。
あなたのスマホにあるすべての写真は、実際には、人工知能の脳が読むために待っている数百万もの小さな数字の巨大な地図なのです！
知っていましたか？
あなたのスマホにあるすべての写真は、実際には、人工知能の脳が読むために待っている数百万もの小さな数字の巨大な地図なのです！
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ミッション完了！

あなたはまさに翻訳の達人です！