AI_用語辞典

ロジスティック回帰とは？AI・機械学習で分類問題を解くための強力なツール。スパム判定や病気予測など、具体的な活用事例も紹介。オッズやオッズ比についても詳しく解説。

AIが人間と共存するために不可欠な「AIアライメント」。AIの目標設定や倫理的な問題など、具体的な課題と対策を解説。安全なAI社会の実現に向けて、今知っておくべきこと。

マルチモーダルAIの定義 マルチモーダルAI（Multimodal AI）とは、異なる種類の情報（テキスト、音声、画像、動画、センサー情報など）を一つのシステムで統合的に処理するAI技術です。 これらの種類の情報はモダリティと呼ばれ、モダリ...

知らないうちに偏っている？フィルターバブルの怖さと対策 生成AIが作るパーソナライズされた情報。それは便利だけど、危険信号かも。フィルターバブルに陥らないためのヒントを教えます。

こちらの記事ではAIに関連する用語とその解説をジャンルごとに行っています。 随時更新されていきますので是非ご活用ください。 1.AIの基礎的な概念 人工知能（AI） 人工知能（AI）は、コンピュータが人間のような知的活動を行う技術です。 例...

機械学習で欠かせないtanh関数。 tanh関数とは？数学的な定義から、ニューラルネットワークにおける役割、ReLU関数との比較までを網羅。生成AI開発の基礎知識として。

深層学習の基礎知識！ ミニバッチ学習は、深層学習モデルのトレーニングにおいて広く利用される手法です。大量のデータを効率的に処理し、より高精度なモデルを構築できます。

機械学習の基礎を学びたい方へ。自己符号化器の概念から具体的な活用方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。次元削減、異常検知、画像圧縮など、様々な分野での応用事例も紹介します。

AIの学習過程を解説。AIの性能向上に不可欠な「イテレーション」。繰り返しの学習がもたらすメリットとは？AI開発の成功に繋がる秘訣を解説。

バッチ学習、機械学習、AI、生成AI、データサイエンスに興味がある方必見！大量のデータを一括処理するバッチ学習の仕組み、メリット・デメリット、生成AIとの関係を解説します。