プロンプトエンジニアリングと機械学習の関係性を徹底解説！
AI時代の幕開けとともに、多くの人々がAIをどのように学び、どのように活用するかに興味を抱いています。
AIとの接し方について、大まかに以下の3つの方法があります。
1. AIを「つかう」
AIを「つかう」とは、既存のAIサービスやツールを活用して、ビジネスの効率化や業務の改善を行うことを指します。
例えば、チャットボットを顧客対応に導入することや、既製のAI分析ツールを利用してデータ洞察を得ることが該当します。
2. AIを「1からつくる」
この方法では、GPTs（Generative Pre-trained Transformers）などの既存のAIフレームワークを基に、カスタマイズしたモデルやアプリケーションを開発します。
このような場合、使用者はフレームワークの基本的な理解が必要ですが、深い数学的知識は必須ではありません。
3. AIを「0からつくる」
AIを「0からつくる」とは、AIのアルゴリズムをプログラムし、新しい研究や論文を発表することです。
このレベルでのAI開発には、高度な数学的知識が求められます。
具体的には、線形代数、微分積分学、確率統計などのバックグラウンドが必要です。
本記事では、特にAIを「0からつくる」ために必要な数学的知識を解説します。
この知識は、AI研究者や高度なAI開発に携わる方にとって重要です。
プロンプトエンジニアリングとは
プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルがユーザーの要求に正確に応答するためのプロンプトを設計し、最適化するプロセスです。
これにより、AIの出力精度を向上させることができます。
プロンプトエンジニアリングは、特に自然言語処理（NLP）や生成AIで重要性を増しています。
学習プロセスとプロンプトの影響
プロンプトは、機械学習モデルの学習プロセスに強い影響を与えます。
適切に設計されたプロンプトは、モデルがデータからより深い洞察を得るのを助け、最終的なパフォーマンスを向上させます。
データ準備とプロンプト最適化
- データ準備と特徴選択: 有効なプロンプト設計は、関連性の高いデータの選定と特徴抽出を助けます。
- プロンプトによるタスク最適化: 明確なプロンプトは、学習タスクを効果的に導き、トレーニングの効率性を高めます。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、新しい技術の導入によってさらに発展すると期待されています。
これにより、より自然な対話を可能にするプロンプト改善や生成AIモデルとの連携が進むでしょう。
生成AIを「つかう」または「1からつくる」ためには、数学的知識は必須ではありません。
これらの技術は、数学が苦手な方でも習得可能です。BBT生成AIキャンプを受講することで、AIやデジタルが苦手な方でもわずか3ヶ月で、生成AIの使用法とビジネス活用法を学ぶことができます。
