AI用語 畳み込みニュートラルネットワーク（CNN）とは？特徴・仕組みを解説！
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基礎知識を深めよう！CNNの特徴と仕組み、そしてなぜ重要なのか、その違いや活用事例までをわかりやすく解説します。深層学習やAI技術に興味のある方必見です！
「AI用語」カテゴリの記事一覧
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AI用語 アソシエーション分析とは？他分析手法との違い・指標・生成例を解説！
アソシエーション分析の基本概念から具体的な適用例、必要性、分析指標、そして注意点までを網羅的に解説します。商品間の関連性を明らかにし、購買パターンを理解するための分析手法としての価値を理解していただけます。
AI用語 大規模言語モデル（LLM）とは？仕組み・特徴・活用例・課題を解説！
大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解し生成するAI技術です。主な種類にはGPT-3やGPT-4、LLaMA、BERTなどがあり、各々に特性と活用法が存在します。一方、LLMは学習データや言語による精度の差、誤った内容生成、機密情報の流出、データ偏りなど、多くの課題も抱えています。
AI用語 メタ学習とは？転移学習との違いや具体的な活用例について解説！
メタ学習は機械学習の新たな視点で、複数のタスク間で学習経験を転送することを可能にします。一方、転移学習は一つのタスクから別のタスクへ知識を移す手法です。メタ学習の手法としてはフューショット学習、迅速な学習、ハイパーパラメータ最適化などがあり、特に推薦システムに効果的です。また、幅広い応用例が存在します。
AI用語 AGI（汎用人工知能）とは？AIとの違い・現状・AGI実現後の未来について解説！
本記事では、汎用人工知能（AGI）の概念、その重要性と実現に向けた課題、そして社会への影響について詳細に解説しています。AGIは全知的任務をこなすAIの形態で、その実現には技術的挑戦が伴いますが、社会や経済への影響は計り知れません。この記事を通じて、AGIの本質とその未来を理解する手助けになれば幸いです。
AI用語 YOLOとは？物体検出の手法の進化の歴史やメリット・デメリット、活用例を解説！
物体検出技術の進化を追いながら、YOLOの手法、メリット、デメリットを詳しく説明し、自動運転からセキュリティ、マーケティング、異常検知に至るまでの多角的なビジネスへの応用例を紹介しています。また、物体検出技術がどのようにビジネスの可能性を広げているかを探求しています。
AI用語 PoC検証とは？メリット・デメリットや進め方をわかりやすく解説！
PoCとは、実際に機能するかどうかを確認するための手法です。メリットとしては、新しいアイデアの実現可能性を事前にチェックできること、デメリットとしては時間とコストがかかることが挙げられます。PoCの実施には目的定義、試作・実装、検証・評価のステップが必要です。
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 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 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。