AI用語のカテゴリー: AIの能力強化と最適化

F1スコア（F1 Score）とは、機械学習における二値分類（または多クラス分類を二値分類の組み合わせとして評価する場合）の性能評価指標の一… 「続きを読む」

AI開発ライフサイクル（AI Development Lifecycle）とは、人工知能（AI）システム、特に機械学習モデルを企画、開発、デ… 「続きを読む」

思考の連鎖プロンプティング（Chain-of-Thought Prompting, CoT）とは、大規模言語モデル（LLM）に対して、複雑な… 「続きを読む」

標準化されたプロトコル（AIエージェント/データのための）とは、人工知能（AI）システム、特に自律的に動作するAIエージェント間、あるいはA… 「続きを読む」

Vibe Coding（ヴァイブ・コーディング）とは、プログラミング開発において、厳密な仕様書や詳細な計画よりも、開発者が持つ直感、フィーリ… 「続きを読む」

テストデータ（Test Data）とは、機械学習モデルの学習プロセス完了後に、そのモデルが未知の新しいデータに対してどの程度の性能を発揮でき… 「続きを読む」

データクレンジング（Data Cleansing）とは、データ分析や機械学習モデルの学習に用いるデータセットから、不正確、不完全、無関係、重… 「続きを読む」

モデルレジストリ（Model Registry）とは、機械学習（ML）モデルのライフサイクル管理において、学習済みモデルとその関連情報（バー… 「続きを読む」

トークン化（Tokenization）とは、自然言語処理（NLP）において、入力されたテキスト（文章や文）を、意味を持つ最小単位である「トー… 「続きを読む」

訓練データ（学習データとも呼ばれる。Training Data）とは、人工知能（AI）、特に機械学習モデルが特定のタスクを実行する能力を獲得… 「続きを読む」