⚡アクティベーション機能

ニューラルネットワークに非線形性を導入する数学関数。

🕵️敵対的サンプル

機械学習モデルを騙して誤分類させるように作られた入力。

⚖️AI倫理

人工知能の開発と使用から生じる倫理的問題の研究。

🧮アルゴリズム

問題を解決したり、タスクを実行したりするための有限の一連の命令。

⚠️アルゴリズムバイアス

AIシステムに起因する組織的かつ不当な差別。

🧠人工知能

コンピュータシステムによる人間の知能プロセスのシミュレーション。

👁️アテンションメカニズム

モデルが入力の関連部分に焦点を当てることを可能にする手法。

🔄オートエンコーダー

ボトルネックを通して入力を再構築するように訓練されたニューラルネットワーク。

🚗自動運転車

人間の介入なしに航行および操作できる車両。

🔙バックプロパゲーション

ニューラルネットワークの重みを更新するために勾配を計算するアルゴリズム。

⚖️バイアス・バリアンスのトレードオフ

モデルの単純さとデータへの適合能力のバランス。

💊カプセルネットワーク

空間階層をより良くモデル化するためにカプセルを使用するニューラルネットワーク。

🗂️分類

入力を複数の事前定義されたカテゴリのいずれかに割り当てるタスク。

🔵クラスタリング

類似の項目が同じクラスターに分類されるようにデータポイントをグループ化します。

👁️コンピュータビジョン

コンピュータが視覚情報を解釈し理解できるようにする分野。

📊混同行列

予測されたクラス全体にわたる分類性能をまとめた表。

🖼️畳み込みニューラルネットワーク

画像などのグリッド状のデータを処理するために設計されたニューラルネットワーク。

🔁クロスバリデーション

モデルが未知のデータに対してどの程度一般化できるかを評価する手法。

🔒データプライバシー

AIシステムで使用される個人情報の保護。

🏗️ディープ・ビリーフ・ネットワーク

積み重ねられた制限付きボルツマンマシンで構成される生成モデル。

🕸️ディープラーニング

複雑なパターンをモデル化するために、多数の層を持つニューラルネットワークを使用した機械学習。

🌫️拡散モデル

データのノイズを除去して新しいサンプルを生成することを学習する生成モデル。

🗜️次元削減

データセット内の入力変数の数を減らす手法。

🔀判別モデル

異なるクラスのデータを区別することを学習するモデル。

📱エッジAI

AIモデルをクラウドではなくローカルデバイスで実行する。

🌌埋め込みスペース

類似のアイテムが近くにマッピングされる連続ベクトル空間。

📋エキスパートシステム

知識ベースを使用して複雑な問題を解決するプログラム。

🔍説明可能なAI

機械学習モデルの決定を人間が理解できるようにする手法。

⚖️F1スコア

精度と再現率の調和平均であり、両方の指標のバランスをとります。

🔢機能

モデルへの入力として使用される、個々の測定可能な特性または特徴。