用語– archive –

自然言語処理（NLP）は、人間が使う言語をコンピュータで理解し、処理するための技術です。主にテキストデータや音声データを対象とし、文法解析、翻訳、感情分析、チャットボットなど、さまざまな応用があります。この分野では、言語の構造や意味を解析す...

コンピュータビジョンは、画像や動画などの視覚データを解析し、意味を理解する技術です。この技術では、カメラやセンサーを通じて取得したデータを処理し、物体認識、顔認識、動作分析、医療画像解析などに応用します。コンピュータが「見る」という概念...

メタ学習は、「学習する方法を学ぶ」AIの一種で、モデルが新しいタスクに迅速に適応できるようにする手法です。従来の機械学習モデルが一つの特定のタスクに最適化されるのに対し、メタ学習では、複数のタスクを学習して一般的なスキルを獲得します。例と...

自律システムとは、外部の人間による指示や介入がなくても、自律的に判断を行い行動するシステムのことです。この技術は、ロボット、自動運転車、ドローンなどに広く応用されています。環境からの情報をセンサーで取得し、AIを用いて意思決定を行い、適切...

半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量の未ラベルデータを組み合わせて学習を行う手法です。この技術は、完全なラベル付きデータを用意するコストを削減しながら、高精度なモデルを構築することを可能にします。実例として、Pseudo-LabelingやCo...

エッジコンピューティングは、データをクラウドではなく、データが生成された場所（エッジデバイス）で処理する技術です。この手法により、リアルタイム性が求められるタスクを高速に処理することが可能になります。たとえば、自動運転車やスマートホーム...

転移学習とは、あるタスクで学習したモデルや知識を別のタスクに応用する技術です。この手法は、十分なデータがない場合や、新しいタスクに迅速に対応したい場合に特に有用です。たとえば、画像認識モデルで得られた特徴抽出能力を医療画像解析に応用する...

AIとブロックチェーンは、分散型データ管理とAI技術を統合することで、新しい可能性を生み出す分野です。ブロックチェーンを使用してAIモデルのトレーニングデータの安全性を確保したり、AIアルゴリズムの透明性を向上させたりすることができます。この統...

教師なし学習は、ラベル付けされていないデータを使って学習を進めるAI技術です。クラスタリングや次元削減、異常検知など、データの背後にあるパターンや構造を見つけ出すことを目的としています。具体例として、K-meansクラスタリングやPCA（主成分分析...

量子コンピュータとAIの組み合わせは、計算能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。量子コンピュータの並列処理能力を利用して、従来のAIでは解けなかった複雑な問題を効率的に解決することが期待されています。具体例として、医薬品設計や気候変...

自己教師あり学習とは、データにラベルがない場合でも、自分自身でラベルを生成しながら学習を進めるAI技術です。従来の教師あり学習と異なり、膨大な未ラベルデータを活用できる点が特徴です。たとえば、テキストの文脈を理解するためのBERTやGPTシリーズ...

説明可能AI（XAI）は、AIシステムの判断や行動の理由を人間に理解しやすい形で説明する技術を指します。これにより、AIの意思決定プロセスが「ブラックボックス」ではなくなり、透明性が高まります。医療や金融など、透明性が求められる分野で特に注目され...