用語– archive –

データ拡張は、既存のデータセットを人工的に増加させる手法で、特にデータが不足している場合に有効です。画像データでは回転や反転、ノイズ追加などの変換を行い、自然言語処理では単語の入れ替えや削除が一般的な方法です。 重要性データ拡張は、モデル...

アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで予測性能を向上させる手法です。代表的な方法として、バギング（例：ランダムフォレスト）やブースティング（例：XGBoost）があり、それぞれモデルの分散やバイアスを低減する効果があります。 重要...

特徴エンジニアリングは、機械学習モデルが正確に予測できるようにするために、生データを有用な特徴に変換するプロセスです。この手法には、特徴量の作成、変換、削減が含まれます。たとえば、時系列データからトレンドや季節性を抽出するなどが挙げられ...

決定木は、データを分割しながら分類や回帰を行うアルゴリズムです。ツリー構造を使ってデータの特徴を階層的に分析し、意思決定を行う簡単かつ直感的なモデルです。たとえば、顧客の購入意思や病気の診断など、さまざまな場面で利用されています。 重要性...

AIの説明可能性（XAI）は、AIモデルがどのようにして特定の決定や予測を行ったのかを人間が理解できるようにする技術です。これにより、AIの透明性が向上し、特に医療や金融などの分野で信頼性の高いAIシステムを構築することが可能になります。 重要性説...

教師なし事前学習は、大量の未ラベルデータを使用してモデルの初期パラメータを設定し、その後、ラベル付きデータで微調整を行う学習方法です。この技術は、大規模なデータセットを持つ自然言語処理（NLP）や画像認識分野で広く活用されています。 重要性...

「Attention is All You Need」は、トランスフォーマーモデルを提案した論文で、自然言語処理（NLP）における画期的な技術革新をもたらしました。この論文は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の代わりに...

NLPにおけるメタ学習は、「学習する方法を学ぶ」ことで、新しいタスクに迅速に適応するモデルを構築する技術です。この手法は、少量のデータでも高精度なモデルを構築するために活用され、数ショット学習やゼロショット学習に応用されています。 重要性メ...

NLPにおけるアクティブラーニングは、モデルがラベル付けすべきデータを選択することで、ラベル付けの効率を最大化する手法です。これにより、少量のデータでも高い精度を達成できます。たとえば、エンティティ認識や文書分類で広く活用されています。 重...

表現学習は、生データから有用な特徴表現を自動的に抽出する技術です。この手法では、機械学習モデルがデータの構造やパターンを学習し、高度なタスク（分類、回帰など）を効率的に実行します。特にディープラーニングで広く使用され、自然言語処理や画像...

NLPにおける半教師あり学習は、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モデルをトレーニングする技術です。この手法は、ラベル付けのコストが高いタスクで特に有用です。Pseudo-LabelingやConsistency Regularizationが代表的なアプ...

コントラストダイバージェンス（CD）は、制限付きボルツマンマシン（RBM）の学習に用いられるアルゴリズムです。確率分布の近似を効率的に計算することで、従来の手法よりも高速に学習を進めることが可能です。CDはエネルギーベースモデルでも使用されます...