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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...

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...

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...

ファインチューニングとは、すでに大量のデータで訓練されたモデルを特定のタスクや目的に合わせて微調整し、精度を高める手法です。事前に汎用データで学習されたモデルは、幅広い用途に対応できる一方で、特定の業務や目的においては最適な結果を得るた...

生成AI（Generative AI）は、テキスト、画像、動画、音声などの多様なコンテンツを自動的に生成することができるAI技術です。この新しいAI技術は、従来のAIが得意とする予測や自動化とは異なり、創造的なプロセスを支援し、専門知識を持たない人でもプロン...

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを基盤にした高度な機械学習技術で、近年のAI技術の進展を支える重要な技術です。データの背景にある複雑なパターンや規則を多層構造を通じて自動的に抽出することで、従来のデータ分析手法では困難だった...