内容紹介：肝はトレーニングデータにありアメリカをはじめ、ヨーロッパや中国などを中心にＡＩ（機械学習）やディープラーニングを活用としたユースケースやビジネスモデルなどが大きく進化し、日本国内においても、自動車、製造、建築・土木、公的機関、ｅコマースなどさまざまな業種で機械学習やディープラーニングの適用が進んできています。このようにＡＩに使われる機械学習を、高い精度・確率のものとするためには、高い品質、さまざまな条件の分布、バリエーションに富んだトレーニングデータを準備することが成功の鍵といえます。本書では、トレーニングデータの性質に焦点をあて、解説を行います。
ＡＩ精度向上はトレーニングデータが鍵。
もくじ情報：第１章　機械学習とトレーニングデータ；第２章　マネジメント層とエンジニアの機械学習；第３章　ＡＩとトレーニングデータ；第４章　各種トレーニングデータ；第５章　データアノテーション；第６章　アノテーションツール；第７章　データセキュリティ；第８章　トレーニングデータの重要性

吉崎　哲郎(ヨシザキ　テツロウ)
１９６８年（昭和４３年）１１月２３日生まれ。東京都渋谷区出身。１９９２年（平成４年）大阪外国語大学卒業後、メンター・グラフィックス・ジャパン株式会社、日本ケイデンス・デザイン・システムズにて１９年間に渡り、半導体の設計向けソューションに携わる。その後オートデスク株式会社、ＰＴＣジャパン株式会社にて１０年間製造業向け設計、エンジニアリングソリューションやゲーム、映像ソリューションのビジネスに従事する。現在はアッペンジャパン株式会社の日本代表を務め、ＡＩモデル開発向けデータライフサイクルを推進（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）