AI用語集
AI技術に関する専門用語をわかりやすく解説しています。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、様々な分野のAI用語を網羅。初心者から専門家まで、AIの理解を深めるための用語辞典です。
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全 971 件の用語が登録されています。 751〜800件を表示中
| ID | 用語 | 定義 |
|---|---|---|
| 229 | 集合的知性アーキテクチャ | |
| 228 | 創発民主主義 | |
| 227 | 包摂的アルゴリズム | |
| 226 | マルチスケール熟議 | |
| 225 | 協働型コンピューティング | |
| 224 | 社会的インテリジェンス | |
| 223 | 協調的AI訓練 | |
| 222 | 差異マッピング | |
| 221 | 開放型ガバナンス | |
| 220 | デジタル社会契約 | |
| 219 | 四象限協働システム | |
| 218 | 集合知最適化 | |
| 217 | 対立転換アルゴリズム | |
| 216 | デジタル民主主義 | |
| 215 | シンギュラリティ | 技術の発展が加速し、人工知能が人間の知能を超える転換点。レイ・カーツワイルが普及させた概念。 |
| 214 | 多元協働技術 | |
| 213 | WMT (Workshop on Machine Translation) | |
| 212 | 層正規化 (Layer Normalization) | 各層の入力を正規化する手法。バッチ正規化と異なり、バッチサイズに依存せず安定した学習が可能。 |
| 211 | スケーリングされたドット積注意 | クエリとキーの内積を次元の平方根で割ってスケーリングする注意機構。トランスフォーマーの基本構成要素。 |
| 210 | ソフトマックス関数 | 入力ベクトルを確率分布に変換する関数。各要素を正規化し、合計が1になるようにする。 |
| 209 | マルチヘッド注意機構 | 複数の注意機構を並列に適用し、異なる表現部分空間からの情報を統合する手法。 |
| 208 | BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) | 機械翻訳の品質を参照訳とのn-gram一致度で評価する指標。0から100のスコアで表される。 |
| 207 | 相対位置表現 | 絶対位置ではなく要素間の相対的な位置関係を表現する手法。長い系列での汎化性能が向上。 |
| 206 | 位置エンコーディング | トランスフォーマーで系列内の位置情報を付与する手法。正弦波関数や学習可能なベクトルを使用。 |
| 205 | 自己注意機構 (Self-attention) | 入力系列内の各要素が他の全要素との関連性を計算する機構。長距離依存関係の学習を可能にする。 |
| 203 | 自己回帰モデル | 過去の出力を条件として次の出力を生成するモデル。GPTシリーズなどの言語モデルで使用される。 |
| 202 | 言語モデル | テキストの確率分布をモデル化し、次の単語や文を予測・生成するモデル。 |
| 201 | 微調整 (Fine-tuning) | 事前学習済みモデルを特定のタスク用データで追加訓練する手法。少量のデータで高性能を達成できる。 |
| 200 | 教師なし事前学習 | ラベルなしデータで言語モデルを事前学習する手法。次単語予測やマスク単語予測などのタスクを使用。 |
| 199 | GPT (Generative Pre-trained Transformer) | OpenAIが開発した事前学習済み言語モデルシリーズ。自己回帰的にテキストを生成し、様々なタスクに適用可能。 |
| 198 | ImageNet | 1000クラス以上の画像分類タスク用の大規模データセット。深層学習の発展に大きく貢献した。 |
| 197 | ドロップアウト | 訓練時にランダムにニューロンを無効化する正則化手法。過学習を防ぎ、汎化性能を向上させる。 |
| 196 | プーリング層 | 畳み込み層の出力を縮小し、位置不変性を獲得する層。最大プーリングや平均プーリングがある。 |
| 195 | ReLU (Rectified Linear Unit) | 負の入力を0に、正の入力をそのまま出力する活性化関数。勾配消失問題を緩和し、深層学習の標準となった。 |
| 194 | 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) | 画像認識に特化したニューラルネットワーク。畳み込み層で局所的特徴を抽出し、階層的に統合する。 |
| 193 | AlexNet | 2012年にImageNetコンペで圧勝した畳み込みニューラルネットワーク。深層学習ブームの火付け役となった。 |
| 192 | 核サンプリング（Nucleus Sampling） | 累積確率が閾値pを超えるまでの上位トークンからサンプリングする手法。多様性と品質のバランスを取る。 |
| 191 | ビームサーチ | 複数の候補系列を並行して探索し、累積確率が最も高い系列を選択する生成手法。 |
| 190 | グリーディデコーディング | 各ステップで最も確率の高いトークンを選択する生成手法。高速だが多様性に欠ける場合がある。 |
| 189 | ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) | 要約や翻訳の品質を参照文との重複で評価する指標。n-gramの再現率を測定する。 |
| 188 | MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 57分野にわたる多肢選択問題で言語モデルの知識と推論能力を評価するベンチマーク。 |
| 187 | ウィノグラードスキーマチャレンジ | 代名詞の指示対象を文脈から推論する課題。常識推論能力を評価するベンチマークとして使用される。 |
| 186 | 交差検証 | データを複数の部分集合に分割し、訓練と評価を繰り返すモデル評価手法。過学習の検出と汎化性能の推定に有効。 |
| 185 | AUC-ROC | 分類器の性能を閾値非依存で評価する指標。ROC曲線下の面積で、1に近いほど高性能。 |
| 184 | F1スコア | 適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均。分類タスクの性能評価に広く使用される。 |
| 183 | パープレキシティ | 言語モデルの性能を測る指標。次の単語を予測する際の「困惑度」を表し、低いほど高性能。 |
| 182 | 神経可塑性と行動変容 | 経験依存的な神経可塑性が行動パターンの変化をもたらすメカニズム。学習とリハビリテーションの基盤。 |
| 181 | 大脳皮質の予測性階層処理 | 大脳皮質が階層的に組織され、各階層が下位からの入力を予測し、予測誤差を処理するという理論。 |
| 180 | 認知的情報処理容量 | 認知システムが単位時間あたりに処理できる情報量の制限。注意やワーキングメモリの容量制限と関連。 |
| 179 | 自己モニタリングと誤差検出 | 自分の認知過程や行動を監視し、誤りを検出・修正する能力。前帯状皮質が重要な役割を果たす。 |
