AI用語 半教師あり学習とは？その他の機械学習手法との違いと活用事例を解説！
半教師あり学習は、ラベル付きとラベルなしのデータを組み合わせることで、ラベル付けコストの削減やラベル不足の解消を実現します。一方で、精度が低くなる可能性やラベルなしデータが少ない場合の活用難易度も課題です。自然言語処理、異常検知、画像認識など、半教師あり学習は幅広い分野で応用されており、未来の技術進化に大きく寄与しています。
「AI用語」カテゴリの記事一覧
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AI用語 ファインチューニングとは？転移学習との違いや機械学習における活用法を解説！
この記事では、ファインチューニングのしくみ、メリット、注意点を説明し、転移学習との違いについても詳しく解説しています。データ量や時間を節約し、パフォーマンスを向上させる転移学習とファインチューニングの重要性、そして優れた教師データの確保方法についても触れています。
AI用語 教師なし学習とは？種類やクラスタリング手法、活用事例を解説！
この記事では、教師なし学習とその主要な手法であるクラスタリングと次元削減について解説しています。また、教師あり学習と教師なし学習の違い、さらに教師なし学習の利点と欠点も明らかにしました。具体的な活用例として、画像生成や自動運転の分野についても触れています。これらの知識は、機械学習の理解と応用に重要です。
AI用語 ロジスティック回帰分析とは？重回帰分析との違いや実例をわかりやすく解説！
この記事はロジスティック回帰分析の理解を深めることを目指しています。ロジスティック回帰分析の定義、特徴、種類、活用シーンを詳しく説明し、重回帰分析との違いも明確にしました。また、PythonやRといった主要なプログラミング言語の利点と欠点を考察し、ロジスティック回帰分析を行う際の注意点を提示しています。
AI用語 プロンプトエンジニアリングとは？役割・重要性・手法について解説
プロンプトエンジニアリングはAIの出力を最適化し、人間とAIの対話を向上させるための重要な技術です。具体的な指示の設定、AIのパフォーマンスの定期的な評価と調整が基本手法となります。AIの効果的な活用には、プロンプトエンジニアリングの理解が必要不可欠です。
AI用語 転移学習とは？ファインチューニング・蒸留との違いやそのメリットデメリットについて解説！
転移学習は一つの問題を解くための知識を新たな問題解決に活用する手法で、データ量や時間を削減します。ファインチューニングや蒸留、メタ学習といった関連する手法もあります。メリットとしては学習効率の向上が挙げられますが、新旧タスクの類似性が重要です。画像認識や自然言語処理で広く利用されています。
AI用語 Word2vecとは？わかりやすく仕組みを解説！学習済みモデルも紹介
Word2vecは単語をベクトル表現することで、その意味を数値化し、単語間の関連性を見つける技術です。主なモデルとしてCBOWとskip-gramがあり、それぞれが単語の予測に異なるアプローチを提供します。
AI用語 AI・機械学習における教師データとは？学習・訓練データとの違い、著作権問題もわかりやすく解説
AI・機械学習では、教師データが重要な役割を果たします。これらは、モデルが学習する基準となるデータで、データ収集・アノテーション、過学習防止、データの偏り防止など、注意すべき点が多々あります。また、教師データの利用には法的制約もあります。
AI用語 RPAとは？意味・できること・メリット・活用事例をわかりやすく解説！
「RPAの概念やメリットについて知りたい」という方へ。この記事では、RPAの基本的な意味、その背景や仕組み、そして具体的な活用事例までを網羅的に解説します。また、RPAとAIの違いやツールの導入方法など、実際の業務適用を視野に入れた情報も提供。RPAを効果的に活用するための手引きとしてお役立てください。
AI用語 ビッグデータとは？定義や基礎知識、活用事例をもとに徹底解説！
ビッグデータは膨大な情報を分析し、深い洞察や高精度な予測を可能にする。コンビニ、スポーツ、自治体、教育など、多様な領域で活用が進んでいる。ただし、プライバシー問題や人材不足、コストなどの課題も存在。AIやIoTとの連携により、未来のデジタル社会でその重要性は増す。