応用情報（AP）
AI・機械学習
半教師あり学習
半教師あり学習とは、少量の正解付きデータと大量の正解なしデータを組み合わせて学習する方法です。
Huneyの用語辞典
用語辞典
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学習順
応用情報（AP）
AI・機械学習
汎化
汎化とは、学習に使用していない未知のデータに対しても、モデルが適切な予測を行えることです。
応用情報（AP）
AI・機械学習
正解率
正解率とは、分類モデルによる全ての予測のうち、正しく予測できた割合です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
活性化関数
活性化関数とは、ニューラルネットワークにおいて入力された値を変換し、次の層へどのように出力するかを決める関数です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
勾配消失問題
勾配消失問題とは、ニューラルネットワークの学習で勾配が非常に小さくなり、前方の層まで学習が進みにくくなる問題です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
ドロップアウト
ドロップアウトとは、学習時にニューラルネットワークの一部のユニットをランダムに無効化し、過学習を抑える手法です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
転移学習
転移学習とは、あるタスクで学習したモデルの知識を別のタスクの学習に活用する方法です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
自己教師あり学習
自己教師あり学習とは、データそのものから学習用の正解を作り出して学習する方法です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
RLHF
RLHFとは、人間からのフィードバックを利用した強化学習によって、AIモデルを人間の意図などに沿うよう調整する手法です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
ゼロショット学習
ゼロショット学習とは、対象タスクの具体的な学習例を与えずに、学習済みモデルに新しいタスクを実行させる考え方です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
フューショット学習
フューショット学習とは、少数の具体例を与えることで、学習済みモデルにタスクを実行させる考え方です。
応用情報（AP）
AI・機械学習
モデル圧縮
モデル圧縮とは、AIモデルの性能をできるだけ維持しながら、モデルサイズや計算量を削減する技術です。