「AI用語」カテゴリの記事一覧

ディープラーニングは、人の脳のニューロンからインスパイアされた「ニューラルネットワーク」を基盤とする技術。多層の隠れ層を持ち、大量のデータを使い学習する。活性化関数や損失関数を用い、高い計算能力が要求されるが、多岐にわたるタスクで高性能を発揮。

フレーム問題はAIの適切な判断の課題を指し、これが掃除ロボット、自動運転車、日常のAI判断などの実例に現れる。これはAI発展の中心的な問題として考えられている。

ekyc（Electronic Know Your Customer）は、デジタル技術を活用した電子的な本人確認のプロセスです。これにより、顧客は物理的な身分証明書の提示を避けることができます。日本における主な認証方法として、ユーザー提供情報と外部データベースを照合する「ワ方式」と、公的認証情報を用いる「ホ方式」があります。ekycの利点としては、本人確認の手続きの迅速化が挙げられますが、システムエラーや情報の誤認識などのリスクも伴います。

異常検知とは何か、そのAIとの関係性や種類を理解することは現代のデータドリブンな時代において不可欠です。本記事では、異常検知の基本的な概念から、具体的な機械学習手法、さらには実際の活用事例までをわかりやすく解説。故障予兆検知から医療診断まで、異常検知の可能性を深堀りします。

Google発の自然言語処理モデル「BERT」について解説します。BERTの仕組みや特徴、導入方法、活用事例、さらには課題まで幅広く説明。これからBERTを使用する方へのガイドとして活用いただけます。

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。

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。