AI用語

はじめに：コグニティブ・コンピューティングの概要コグニティブ・コンピューティングは、自然言語を理解し、学習し予測するコンピュータ・システムやその技術を指します。この記事では、コグニティブ・コンピューティングの定義や主な技術、応用事例、将来展...

PoCの概要と目的PoCの定義PoCはProof of Concept（概念実証）の略で、新しいアイデアやコンセプトの実現可能性やそれによって得られる効果などについて検証することを指します。新しい概念や理論、原理、アイディアの実証を目的とし...

はじめに：XAI（説明可能なAI）の概要XAI（説明可能なAI）の定義XAI（説明可能なAI）は、機械学習アルゴリズムが生成する結果やアウトプットを、人間のユーザーが理解し、信頼できるようにするための一連のプロセスや手法です。XAIは、機械...

GAN（Generative Adversarial Network）の基本概念GANは、生成モデルの一種であり、2つのニューラルネットワークを競わせてデータを学習させることから、「敵対的」生成ネットワークとも呼ばれます。このセクションでは...

VAE（Variational Autoencoder・変分自己符号化器）の概要VAEの基本的な概念VAEは、深層学習を用いた生成モデルの一種で、データの抽象的な特徴を潜在変数として表現することができます。これにより、元のデータの分布に従っ...

はじめに：クラス分類の基本概念クラス分類の定義クラス分類とは、機械学習の一つの手法であり、あらかじめ決められたカテゴリー（クラス）に対象を分類することを指します。これにより、新しいデータがどのクラスに属するかを予測することができます。クラス...

遺伝的アルゴリズムの基本概念遺伝的アルゴリズムの定義遺伝的アルゴリズムは、最適解を探索するためのアルゴリズムで、生物の進化の仕組みを模した手法です。データを遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変...

クラスタリングの基本概念クラスタリングの定義クラスタリングとは、データ間の類似度に基づいて、データをグループ分けする機械学習の手法です。似たもの同士が集まったグループを作成することができます。クラスタリングの目的クラスタリングの目的は、大量...

活性化関数の基本概念活性化関数とは、ニューラルネットワークのニューロンにおいて、入力のなんらかの合計から出力を決定するための関数です。非線形な関数を用いることが多く、活性化関数は次のニューロンにどのように出力するかを決めるため、値を変換する...

有限オートマトンの基本概念有限オートマトンの定義有限オートマトンは、状態、遷移、動作の組み合わせから成る、数学的に抽象化された「ふるまいのモデル」です。これは、状態や遷移の数が有限で表現されるオートマトンであり、ある目的に合った複雑な動作を...