AI用語のカテゴリー: AIの能力強化と最適化

スケーリング則（Scaling Laws in AI）とは、人工知能（AI）、特に大規模なニューラルネットワークモデルにおいて、モデルの性能… 「続きを読む」

検証データ（Validation Data）とは、機械学習モデルの学習プロセスにおいて、学習データ（訓練データ）で学習させたモデルの性能を評… 「続きを読む」

アノテーション（ラベリング）とは、人工知能（AI）、特に機械学習モデルの学習プロセスにおいて、生のデータ（画像、テキスト、音声、動画など）に… 「続きを読む」

ゼロショット学習（Zero-Shot Learning, ZSL）とは、機械学習において、学習データ（訓練データ）の中に一度も出現したことの… 「続きを読む」

フューショット学習（Few-Shot Learning, FSL）とは、機械学習において、非常に少数のラベル付き学習サンプル（数個から数十個… 「続きを読む」

CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）とは、ソフトウェア開発において、コード変更からテスト、ビルド、そして本番環境へのリリ… 「続きを読む」

データ拡張（Data Augmentation）とは、機械学習モデル、特に深層学習モデルの学習において、既存の学習データに何らかの変換や加工… 「続きを読む」

転移学習（Transfer Learning）とは、あるタスクを解決するために学習された機械学習モデルの知識やパラメータを、別の関連するが異… 「続きを読む」

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは、大規模言語モデル（LLM）やその他の生成AIモデルから、望ましい、あ… 「続きを読む」

LLMOps（大規模言語モデルオペレーション）とは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの開発、デプロイ、運用、そして継続的… 「続きを読む」