AI・機械学習の用語辞典

AI・機械学習の重要キーワードを解説する用語集(Glossary)。

AI・機械学習の用語辞典:

用語「次元の呪い」について説明。特徴量などの次元が多くなるほど、必要な訓練データの量が「指数関数」的に増えてしまう現象を指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「SELU(Scaled Exponential Linear Unit)」について説明。「0」を基点として、入力値が0以下なら「0」〜「-λα」(λは基本的に約1.0507、αは基本的に約1.6733)の間の値を、0より上なら「入力値をλ倍した値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。ReLUおよびELUの拡張版。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「ELU(Exponential Linear Unit)」について説明。「0」を基点として、入力値が0以下なら「0」〜「-α」(αは基本的に1.0)の間の値を、0より上なら「入力値と同じ値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。ReLUの拡張版。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「PReLU(Parametric ReLU)」について説明。「0」を基点として、入力値が0より下なら「入力値をα倍した値」(αはパラメーターであり学習により決まる)、0以上なら「入力値と同じ値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。ReLUやLeaky ReLUの拡張版。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「Leaky ReLU(Leaky Rectified Linear Unit)/LReLU」について説明。「0」を基点として、入力値が0より下なら「入力値とα倍した値」(α倍は基本的に0.01倍)、0以上なら「入力値と同じ値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。ReLUの拡張版。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「Mish関数」について説明。「0」を基点として、入力値が0以下なら出力値は「ほぼ0」だが(わずかに「負の値」になる)、0より上なら「入力値とほぼ同じ値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。類似するReLUやSwish関数の代替として使われる。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「ソフトプラス関数」について説明。途中から右肩上がりになる滑らかな曲線で、「0」〜「∞」の間の値(入力値が0以下なら「0」に近い数値、0より上なら「入力値と同じ値」に近い数値)を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「Swish関数」について説明。「0」を基点として、0以下なら「ほぼ0」だが(わずかに「負の値」になる)、0より上なら「入力値とほぼ同じ値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。類似するReLUの代替として使われる。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「ソフトマックス関数(Softmax function)」について説明。複数の出力値の合計が「1.0」(=100%)になるような値を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。主に分類問題の出力層で使われる。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「恒等関数(線形関数)」について説明。入力値と全く同じ数値を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。

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用語「活性化関数」について説明。人工ニューラルネットワークにおける、ある1つのニューロンにおいて、入力を受けて、次のニューロンへ出力するために行う「非線形変換の処理(関数)」もしくは「恒等関数」を指す。

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用語「tanh関数(双曲線正接関数)」について説明。座標点(0, 0)を基点(変曲点)として点対称となるS字型の滑らかな曲線で、「-1」〜「1」の間の値を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。

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用語「ReLU(Rectified Linear Unit)/ランプ関数」について説明。「0」を基点として、0以下なら「0」、0より上なら「入力値と同じ値」を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。

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用語「シグモイド関数(Sigmoid function)」について説明。座標点(0, 0.5)を基点(変曲点)として点対称となるS字型の滑らかな曲線で、「0」〜「1」の間の値を返す、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「ステップ関数(Step function)」について説明。「0」を基点(閾値)として、0未満なら「0」、0以上なら「1」を返すような、ニューラルネットワークの活性化関数を指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「公平性(Fairness)」について説明。機械学習モデルが不当な差別(人種差別/民族差別や、性別差別、文化差別/地域差別など)を引き起こさないように、不公平なバイアスを排除することを指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「アカウンタビリティ(Accountability)」について説明。ガバナンスと倫理の観点で、AIシステムの設計/実装の情報開示から結果/決定の説明までを行い、利害関係者に納得してもらう責任を指す。簡単に言うと、「AIシステムの挙動に対して、誰が/何が、責任を持つのか」を明らかにすること。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「MLOps(“Machine Learning”と“Operations”の合成語)」について説明。機械学習モデルの実装〜運用のライフサイクルを円滑に進めるために築かれる、機械学習チーム/開発チームと運用チームが協調し合う管理体制(機械学習基盤)を指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「透明性(Transparency)」について説明。機械学習のプロセスや内容が誰にでもはっきりと分かるようになっていること、またはそのような状態にすることを指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「説明可能なAI」および「解釈性」について説明。推定結果に至るプロセスを人間が説明できるようになっている機械学習モデル(=AI本体)のこと、あるいはその技術・研究分野を指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「PoC貧乏」について説明。AIテクノロジー企業にとって、PoCばかりを行い、実際のプロジェクトが何も開始できない事態を指す。

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用語「PoC(Proof of Concept:概念実証)」について説明。コンセプト(概念)の実現可能性を検証することを指す。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「精度検証データ」「評価データ」について説明。モデルの性能評価/精度検証で使うチューニング用データを指す。

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用語「教師なし学習」について説明。正解が決まっていないトレーニングデータを使って学習する方法を指す。正解のラベル(教師データ)は必要ない。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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用語「転移学習」について説明。ある特定領域で学習済みのモデルに追加学習させることでカスタマイズし、別の領域に適応させる技術を指す。

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用語「トレーニングデータ」について説明。学習において、モデルのトレーニングに使うデータを指す。

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用語「トレーニング」について説明。機械学習モデルのパラメーター(ニューラルネットワークであれば重みやバイアスなど)を自動的に調整していくことを指す。

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用語「テストデータ」について説明。完成候補のモデルに対して使う最終テスト用のデータを指す。

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用語「TensorFlow」について説明。グーグルが公開している機械学習用のオープンソースライブラリを指す。特にニューラルネットワークの実装でよく使われている。

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用語「教師あり学習」について説明。正解が決まっているトレーニングデータを使って学習する方法を指す。正解は、ラベル(教師データ)として学習前に作成しておく必要がある。

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用語「音声生成」「音楽生成」について説明。AIにより、音声を機械的に作成すること、または作曲することを指す。

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用語「音声認識」について説明。人に言われた言葉の内容を認識することを指す。

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用語「シンギュラリティ」について説明。人工知能がさらに優れた人工知能を再帰的に創造していくことで、人間を完全に超える圧倒的に高度な知性が生み出されるとする仮説を指す。

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用語「半教師あり学習」について説明。教師あり学習と教師なし学習を組み合わせて学習する方法を指す。

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用語「RNN」について説明。ネットワーク内部に再帰構造を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。

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用語「強化学習」について説明。プログラムの行動に対するフィードバック(報酬・罰)をトレーニングデータとして使って学習する方法を指す。

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用語「回帰」について説明。連続する入力値に対する次の値を予測することを指す。

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用語「自然言語処理」について説明。言葉を理解して情報を抽出して識別や未来予測をすること(認識モデル)、もしくは会話文章などを生成すること(生成モデル)を指す。

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用語「ニューラルネットワーク」について説明。人間の神経回路を真似して、入力層→1つ以上の隠れ層(中間層)→出力層という多層ネットワークを構成する手法を指す。

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用語「モデル」について説明。機械学習において、学習後の具体的な計算式/計算方法を指す。基本的に[入力]→[モデル]→[出力]という関係性がある。

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用語「機械学習」について説明。人間が行う知的活動の一つである「学習」をコンピュータプログラムによって実現することを指す。人工知能(AI)の一種。

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用語「LSTM」について説明。ネットワーク内部での短期記憶を長期間、活用できる構造を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。RNNの拡張バージョンであり、長期的な依存関係を学習できるという、より良い特長がある。

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用語「学習方法」について説明。モデルを作るための「学習」の方法を指す。教師あり学習/教師なし学習/強化学習などがある。

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用語「学習」について説明。機械学習のモデルを「作る」ことを指す。

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用語「ラベル」について説明。個々のデータに付与される正解情報を指す。

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用語「推論」について説明。機械学習のモデルを「使う」ことを指す。

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用語「画像認識」について説明。画像や映像から情報を抽出して識別や未来予測をすることを指す。

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用語「画像生成」について説明。、絵画の生成、画像や映像の自動加工などを行うことを指す。

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用語「表現学習」について説明。画像/音声/自然言語から特徴表現(feature)を自動的に抽出する学習を指す。

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用語「次元削減」について説明。情報量を本来よりも減らすことで、本質的なデータ構造(特徴:features)を表現することを指す。

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用語「ディープニューラルネットワーク」について説明。ニューラルネットワークをディープラーニングに対応させて、ネットワークの階層を深くしたもののことを指す。

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用語「ディープラーニング」について説明。機械学習の手法の一つで、通常は、ニューラルネットワークの階層を深くしたもの(ディープニューラルネットワーク)を用いた学習のことを指す。

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用語「CNN」について説明。ネットワーク内部に畳み込みとプーリングの層を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。

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用語「クラスタリング」について説明。入力値を、事前に定義されていないグループに分割することを指す。

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用語「分類」について説明。離散的な入力値を、事前に定義された複数のクラスに分類することを指す。

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用語「AutoML」について説明。機械学習モデルの設計・構築を自動化するための手法全般、またはその概念を指す。

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用語「オートエンコーダー」について説明。ネットワークへの入力と出力が同じという構造を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。

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用語「手法」について説明。機械学習のモデルを作成する手順/方法のことを指す。

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用語「アルゴリズム」について説明。機械学習において、学習前の抽象的な計算式や計算方法を指す。

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用語「人工知能」について説明。人間が行う「知的活動」をコンピュータプログラムとして実現することを指す。

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用語「強いAI」「弱いAI」について、また類義語として「汎用型AI(AGI)」「特化型AI」について説明。「人間が行う知的活動を完全に模倣できるAI」もしくは「特定のタスク(処理)のみを実現するAI」を指す。

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