AI_用語辞典

AIが訓練データ（トレーニングデータ）に過度に適応しすぎると、新しいデータに対する汎化性能が低下する「過学習」という問題について詳しく解説しています。

AI時代に必須！ビッグデータの基礎知識 データ量、速度、多様性の3つの特徴を持つビッグデータ。この記事では、その概念から具体的な活用事例まで、AI初心者でも理解できるように詳しく解説します。

AIの公平性を左右する「バイアス」とは？データやアルゴリズムの偏りが引き起こす問題と、公平なAIを実現するための対策を解説。

オンプレミスとは？自社でITインフラを管理するメリット・デメリットを解説。金融・医療・製造業での活用事例も紹介。

AIモデルの性能を最大限に引き出す「チューニング」とは？ハイパーパラメータ、モデル選択、特徴量エンジニアリングなど、初心者にもわかりやすく解説。

ファインチューニング AIモデル 自然言語処理 画像認識 SEO | 事前学習モデルをカスタマイズして高性能なAIを開発する方法を解説

遺伝的アルゴリズムとは？自然の進化を模倣したAI技術で、最適化問題を効率的に解きます。生産スケジューリング、回路設計、機械学習など、幅広い分野で活用され、イノベーションを加速します。

人工知能が人間の知能を超える瞬間、シンギュラリティとは？その到来が人類にもたらす衝撃的な未来をわかりやすく解説します。AIが進化し続ける中で、私たちは何を考え、どう向き合っていくべきなのか。

転移学習とは？AI開発の効率化を叶える革新的な技術です。画像認識、自然言語処理、医療診断など、様々な分野で活用され、AIの精度向上に貢献しています。BERTやGPTなどの事前学習モデルを活用した転移学習の事例も多数紹介。

レコメンドシステムとは？あなたの好みを学習し、最適な商品やコンテンツを提案するAI技術です。Amazon、Netflix、Spotifyなど、様々なサービスで活用されています。本記事では、レコメンドシステムの仕組み、メリット・デメリット、最新のトレンドまでを網羅。