人工知能（Artificial Intelligence）
人工知能の定義、歴史、技術体系、応用事例、課題と展望を網羅的に解説
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31件の記事が見つかりました
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
Googleが2018年に発表した自然言語処理のモデル
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ディープラーニング（Deep Learning）
ニューラルネットワークを多層化したディープラーニングの仕組み、技術体系、応用、課題、展望を解説
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ファインチューニング（Fine-tuning）
大規模言語モデルを特定タスクに最適化する手法であるファインチューニングの仕組みと応用を詳説
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LLM (大規模言語モデル)
ChatGPTやClaudeなどの基盤技術を理解する
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機械学習 (Machine Learning)
データからパターンを学習し、予測や判断を行うAIの基盤技術
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マルチモーダル（Multimodal AI）
テキスト、画像、音声など複数のデータを統合的に処理する人工知能のアプローチ
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ニューラルネットワーク（Neural Network）
人工ニューロンを多数結合して構築するニューラルネットワークの仕組み、種類、歴史、応用、課題、展望を詳説
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コスト関数（Cost Function）
機械学習における全データセットに対する予測誤差の総和や平均を表す関数。モデルの全体的な性能を評価し、最適化の目標として学習プロセスを導く重要な指標
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データセット（Dataset）
機械学習の基盤となるデータの集合体。訓練、検証、テストに分割され、モデルの学習と評価に使用される構造化された情報群
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バイアス（Bias）
機械学習やAIシステムにおいて、特定の集団や属性に対する系統的な偏見や不公平な判断を引き起こす要因。データ、アルゴリズム、評価過程で発生し、社会的差別や不平等を助長するリスクを持つ重要な課題
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次元削減（Dimensionality Reduction）
高次元データを低次元空間に写像する技術。計算効率化、可視化、ノイズ除去を実現し、機械学習の性能向上と解釈性向上を支える重要な前処理手法
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クラウドAI（Cloud AI）
クラウドプラットフォーム上で提供される人工知能サービスとツール。高性能な計算リソース、事前学習済みモデル、開発環境をサービスとして利用でき、AI開発の民主化を実現する
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勾配降下法（Gradient Descent）
機械学習における最も基本的な最適化アルゴリズム。目的関数の勾配に従ってパラメータを更新し、最小値を効率的に探索する数学的手法
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Hugging Face
AIモデルの共有とコラボレーションのためのプラットフォーム。Transformersライブラリを中心に、事前学習済みモデル、データセット、デモアプリケーションを提供するAIコミュニティのハブ
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Keras
深層学習を簡単に実装できる高レベルニューラルネットワークAPI。TensorFlowの公式高レベルAPIとして、直感的なインターフェースで複雑なモデルの構築を可能にする
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ロス関数（損失関数）
機械学習における予測値と実際の値の差を定量化する関数。モデルの学習プロセスを導く重要な指標として、最適化の目標を定義する基盤技術
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OpenCV
コンピュータビジョンとマシンビジョンのためのオープンソースライブラリ。画像処理、動画解析、物体検出、機械学習など、視覚情報処理の幅広い機能を提供する業界標準ツール
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最適化（Optimization）
機械学習においてモデルのパラメータを調整し、目的関数を最小化または最大化するプロセス。勾配降下法をはじめとする様々なアルゴリズムで効率的な学習を実現する基盤技術
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過学習（Overfitting）
機械学習モデルが訓練データに過度に適応し、未知データでの汎化性能が低下する現象。モデルの複雑性制御と正則化により防止できる重要な課題
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PyTorch
Facebookが開発するオープンソースの機械学習フレームワーク。動的計算グラフとPythonらしい直感的なAPIにより、研究開発から本番環境まで柔軟に対応する深層学習プラットフォーム
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強化学習（Reinforcement Learning）
AIエージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する手法。試行錯誤と報酬最大化により、ゲームAIから自動運転まで幅広く応用される技術
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scikit-learn
Pythonの代表的な機械学習ライブラリ。統一的なAPIと豊富なアルゴリズムにより、データ分析から予測モデル構築まで幅広く対応する実用的なツールキット
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自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）
データ自身から教師信号を自動生成して学習する革新的手法。ラベルなしデータから高品質な表現を獲得し、現代の大規模AIモデルの基盤となる技術
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半教師あり学習（Semi-Supervised Learning）
少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する手法。データ収集コストを削減しながら高精度なモデルを構築する実用的な技術
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教師あり学習（Supervised Learning）
正解ラベル付きのデータから規則性を学習し、新しいデータに対する予測を行う機械学習の基本手法。画像認識から自然言語処理まで幅広く活用される技術
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TensorFlow
Googleが開発するオープンソースの機械学習フレームワーク。大規模な数値計算とニューラルネットワークの構築・訓練・デプロイに特化し、研究から本番環境まで幅広く活用される
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教師データ（Training Data）
教師あり学習においてモデルが学習に使用する入力-出力ペアのデータ。正解ラベル付きの例題として機能し、AIの学習プロセスの基盤となる重要な要素
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転移学習（Transfer Learning）
事前学習済みモデルの知識を新しいタスクに転用する手法。少ないデータと計算資源で高性能なモデルを構築できる、効率的なAI開発の要となる技術
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教師なし学習（Unsupervised Learning）
正解ラベルなしでデータの隠れた構造やパターンを発見する機械学習手法。クラスタリングや次元削減、異常検知など、データの本質的な理解に貢献する技術
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バリデーション（Validation）
機械学習における未知データへの汎化性能を評価し、過学習を防ぐための検証プロセス。適切なモデル選択とハイパーパラメータ調整の基盤技術
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