Author: itjisho.com

機械学習とは、コンピュータに大量のデータを学習させることで、特徴やパターンを自動的に見つけ出し、予測や分類を行えるようにする技術です。

人間が細かいルールをすべて設定しなくても、経験を積むように学習して精度を高めていく点が特徴です。…

機械学習とは Read More

GAN（敵対的生成ネットワーク）とは、2つのAIを競わせながら学習させることで、より精度の高いデータ生成を行う技術です。

「偽物を作るAI（生成器）」と、「本物か偽物かを見分けるAI（識別器）」が互いに競争しながら成長することで、高品質な画像や音声などを作り出せるようになります。…

GAN（敵対的生成ネットワーク）とは Read More

転移学習とは、すでに学習済みのAIモデルを利用し、その知識を活かしながら新しい目的に合わせて追加学習を行う手法です。

最初からAIを学習させるよりも、短時間で効率よく高性能なモデルを作れる点が特徴です。…

転移学習とは Read More

… ディープラーニングとは Read More

誤差逆伝播法とは、ニューラルネットワークを学習させるための代表的なアルゴリズムです。

AIが出した答えと正しい答えを比較し、その差（誤差）をもとに、ネットワーク内部の設定を少しずつ調整していきます。…

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帰納法とは、いくつかの具体的な事例や経験から、共通するルールや結論を導き出す考え方です。

複数の事実を観察し、「この場合も同じ傾向があるのではないか」と推測する方法として使われます。…

帰納法とは Read More

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに対して適切な指示（プロンプト）を作成し、より正確で役立つ回答を引き出すための技術です。

AIは与えられた指示の内容によって回答の質が大きく変わるため、分かりやすく具体的な指示を出すことが重要になります。…

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RNN（再帰型ニューラルネットワーク）とは、過去の情報を記憶しながら学習できるディープラーニングモデルのことです。

通常のAIモデルは、その時点のデータだけを扱いますが、RNNは前の情報を保持して利用できるため、時間の流れが関係するデータの分析に強い特徴があります。…

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ファインチューニングとは、すでに学習済みのAIモデルに追加学習を行い、特定の目的に合わせて性能を調整することです。

最初からAIを作るのではなく、既存のモデルを活用して必要な部分だけを学習させるため、効率よく高性能なAIを作れる特徴があります。…

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過学習とは、AIや機械学習のモデルが、学習用データを覚え込みすぎてしまう状態のことです。

訓練データでは高い精度を出せても、初めて見るデータに対しては正しく予測できなくなります。…

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