AI用語のカテゴリー: AIの能力強化と最適化

メタ学習（Meta-Learning）とは、機械学習の一分野であり、従来のモデルが特定のタスクのデータから直接的に学習するのに対し、多様な学… 「続きを読む」

推薦システム（Recommender SystemまたはRecommendation System）とは、人工知能（AI）や情報フィルタリン… 「続きを読む」

過学習（Overfitting）とは、機械学習モデルが、学習データ（訓練データ）に対しては非常に高い精度で予測や分類を行えるものの、学習時に… 「続きを読む」

ファインチューニング（Fine-tuning）とは、機械学習、特に深層学習において、大規模なデータセットで事前に学習されたモデル（事前学習済… 「続きを読む」

量子機械学習（Quantum Machine Learning, QML）とは、量子コンピューティングの原理（重ね合わせ、量子もつれ、量子干… 「続きを読む」

AIチップ（AI Chip）またはAIアクセラレータ（AI Accelerator）とは、人工知能（AI）、特に深層学習モデルの学習（Tra… 「続きを読む」

コンセプトドリフト（Concept Drift）とは、機械学習モデルが運用されている実世界の環境において、時間の経過とともに、入力データ（特… 「続きを読む」

デプロイ（モデルのデプロイメント、Model Deployment）とは、開発・学習・評価が完了した機械学習モデルを、実際の運用環境（例：ウ… 「続きを読む」

量子AI（Quantum AI）とは、量子コンピューティングの原理（重ね合わせ、量子もつれなど）を人工知能（AI）、特に機械学習アルゴリズム… 「続きを読む」

推論時計算（Inference Computation）とは、人工知能（AI）、特に学習済みの機械学習モデルを用いて、新しい未知の入力データ… 「続きを読む」