AI用語のカテゴリー: AIエージェント・開発・運用

On-Device AIとは、AIモデルの推論など主要な処理をクラウドへ送らず、スマートフォンやPC、組み込み機器など利用者側の端末上で実行… 「続きを読む」

AIモデルの量子化（quantization）は、モデル内部の数値を、より少ないビット数で表現することで、メモリ使用量や計算コストを抑える最… 「続きを読む」

Containerとは、アプリケーションと必要な依存関係をまとめ、ホストOS上で比較的隔離されたプロセスとして再現可能に実行するための仕組み… 「続きを読む」

Pruning（プルーニング、枝刈り）は、ニューラルネットワークの中から重要度の低い重みや構造を取り除き、モデルを疎（sparse）にする最… 「続きを読む」

モデルマージ（model merging）は、複数の学習済みモデルの重み、または共通のbase modelからの重み差分を組み合わせ、一つの… 「続きを読む」

Vibe Coding（バイブコーディング）は、生成AIへ自然言語で「こうしてほしい」と伝え、AIにコードを書かせ、実行結果を見ながら次の修… 「続きを読む」

Observabilityとは、システムが外部へ出すtelemetryを手掛かりに、内部で何が起きているかを理解・診断できる性質や、そのため… 「続きを読む」

Tracingとは、一つのrequestや処理を構成する個々のoperationをspanとして記録し、serviceやprocessをまた… 「続きを読む」

Model Monitoringとは、本番稼働中の機械学習モデルについて、入力データ、出力、品質指標、運用状態などを継続的に測定し、劣化や異… 「続きを読む」

Data Driftとは、モデルが本番で受け取る入力データの統計的分布が、学習時や過去のreference dataと比べて変化することです… 「続きを読む」