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畳み込みニューラルネットワークとは、ディープラーニングの一種であり、画像認識に特化した技術です。複雑な画像データを処理し、特定の特徴を自動的に抽出することで、従来の手法では難しかった高精度な認識を可能にします。特徴的な構造として、畳み込...

機械学習のデータセットとは、モデルを訓練し、性能を評価するために必要なデータの集合体を指します。データセットには、テキストや画像、音声など多様な形式が含まれており、目的に応じて適切なものを選択することが重要です。トレーニングセットやバリ...

BERTとは、Googleが2018年に発表した自然言語処理のディープラーニングモデルです。BERTは単語の前後関係を同時に把握する双方向性によって、曖昧な表現の解釈や文脈の理解を可能にし、文章の意味を正確に読み取ります。BERTはWikipediaの膨大なデータで事...

リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは、連続するデータを扱うディープラーニング技術で、時系列データや文章、音声といった連続的な情報を処理するために開発されました。通常のニューラルネットワークと異なり、RNNは過去の情報を保持しながら次...

Word2Vecとは、自然言語処理において文章内の単語をベクトル化し、単語同士の意味的な関係性を数値的に捉える技術です。この技術の特徴は、単語間の距離や類似性を数値で表現することにあります。従来の表現では単語同士の意味的なつながりを捉えることが...

サポートベクターマシン（SVM）とは、教師あり学習における分類タスクで使用される機械学習アルゴリズムの1つです。データを最適に分類するために、マージンを最大化する超平面を見つけることを目的とし、高い汎化性能を発揮します。少ないデータでも精度...

クラスタリングとは、データを類似性に基づいて複数のグループに分ける手法であり、マーケティング、医療、異常検知、データ分析など、さまざまな分野で幅広く利用されています。クラスタリングには階層型と非階層型の手法があり、データの特性や目的に応...

教師なし学習とは、正解ラベルが存在しないデータを使って、コンピュータが自らパターンや特徴を学び取る手法を指します。これは、従来の教師あり学習と異なり、データに正解が与えられていないため、分類や予測の精度を高めることよりも、データの構造や...

アノテーションとは、英語で注釈を意味し、AIや機械学習の分野ではデータにラベルを付ける作業のことを指します。アノテーションはAIがデータからパターンや法則を学ぶための基礎となり、精度の高い機械学習を実現するために不可欠です。テキスト、画像、...

ディープニューラルネットワーク（DNN）とは、脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークをさらに発展させ、複数の層を使って高度な情報処理を行うディープラーニングの学習方法の1つです。従来のニューラルネットワークでは処理が難しかった複雑なタ...

フレーム問題とは、AI（人工知能）が現実の様々な状況において適切な判断を下すことが難しくなる課題のことです。人間は経験や直感に基づいて、無視すべき要素や重要な要素を迅速に判断しますがAIには困難です。AIは処理能力が高くても、可能性を無限に検...

過学習とは、機械学習においてモデルが特定のデータセットに過剰に適応し、訓練データに対しては高い精度を示すものの、未知のデータに対しては正確な予測ができなくなる現象です。この問題は、モデルの実用性を著しく損ない、新たなデータに対する信頼性...