計算コスト
計算コストとは、AIモデルの学習や推論を実行する際に必要となる、コンピュータの処理能力や時間、エネルギーなどのリソースの総量のことです。ディープラーニングの進歩に伴い、モデルのパラメータ数が巨大化する中で、効率的なモデル開発や運用を実現するための重要な指標として注目されています。
AI用語一覧（10ページ目）
3,525件AI用語一覧を3,525件掲載しています。気になるAI用語の意味や使い方を確認できます。 現在は10ページ目です。
カーネルサイズ
カーネルサイズとは、畳み込みニューラルネットワークにおけるフィルタの大きさを指します。画像認識や特徴抽出の精度と計算コストに大きな影響を与える重要なハイパーパラメータです。
バッチ処理
バッチ処理とは、蓄積された複数のデータを一定のまとまり（バッチ）にして、一括で効率的に処理する仕組みです。AI分野では、大規模なデータセットを用いた機械学習モデルの訓練などで広く活用されています。
平滑化
平滑化とは、データや信号に含まれる微小な変動やノイズを取り除き、全体的な傾向や滑らかな変化を抽出する処理です。AIや機械学習の分野では、過学習の防止や画像処理、音声認識などにおいて、データの品質を高めるための重要な前処理手法として広く活用されています。
フィルター
フィルターとは、入力データから特定のパターンや不要な情報を取り除く仕組みです。AI分野では、畳み込みニューラルネットワークにおける特徴抽出や、生成AIでの有害表現の排除など、幅広い用途で重要な役割を果たしています。
マルコフネットワーク
マルコフネットワークは、確率変数の間の条件付き独立性を無向グラフで表現する確率的グラフィカルモデルです。因果関係ではなく変数間の相互作用や相関を捉えるのに適しており、画像処理や自然言語処理などの多様な分野で応用されています。
プーリング層
プーリング層は、CNNなどの畳み込みニューラルネットワークにおいて、特徴マップの解像度を小さくしてデータ量を削減する層です。位置のわずかなズバに対する頑健性を高め、計算量を効率化する役割を持ちます。
価値関数
価値関数とは、強化学習においてある状態や行動が将来的にどれだけの報酬をもたらすかを数値化して予測するための関数です。エージェントが最適な方策を選択するための重要な指標となります。
ジェイルブレイク
ジェイルブレイクとは、大規模言語モデルなどの生成AIに対して安全対策や利用規約を迂回する特別な入力を行い、不適切な出力や本来禁止されている応答を引き出す攻撃手法や現象のことです。ロールプレイや巧みな前提条件の設定によって制限を解除させようとするもので、AIの安全性を脅かす課題としてセーフティフィルターの強化やアライメント対策が進められています。
平均二乗誤差
平均二乗誤差とは、予測値と実際の値のずれを評価するための損失関数のひとつです。予測の正確さを数値化するために機械学習の回帰モデルで広く使われており、誤差を二乗して平均をとることで大きなズレをより強くペナルティとして課す特徴を持ちます。
データ
データとは、事実や測定結果を数値や文字、画像などの形で記録したものです。AIや機械学習の分野においては、モデルが学習して予測や判断を行うための基盤となる最も重要な入力素材です。ビッグデータの利活用や適切な前処理、アノテーションを通じて高品質なデータを用意することが、AIシステムの性能を左右します。
ドロップアウト
ドロップアウトとは、ディープラーニングの訓練時にニューラルネットワーク内のノードをランダムに無効化することで過学習を防ぐ正規化の手法です。特定のノードへの過度な依存を抑え、モデルの汎化性能を高めます。推論時には全ノードを使用するため、手軽に導入できる標準的な手法として幅広く活用されています。
最適化
最適化とは、与えられた制約条件の下で、特定の目的関数を最大化または最小化する最適な解決策を見つけ出すプロセスです。AIの分野、特に機械学習においては、モデルの予測誤差を最小化するために「損失関数」を減少させるパラメータ（重みやバイアス）を探索するプロセス（勾配降下法など）を指し、学習の根幹を支えています。
リクエスト
AI分野におけるリクエストとは、ユーザーやアプリケーションがAIモデルやAPIに対して処理やデータを要求する行為、またはその送信データを指します。生成AIの利用や外部システム連携において基本となる重要な概念です。
情報利得
情報利得とは、決定木などの機械学習アルゴリズムにおいて、データ分割によってどれだけ不確実性が減少したかを示す指標です。特徴量選定や分類精度の向上に広く用いられます。
オドメトリ
オドメトリとは、移動ロボットや自動運転車などが自身のセンサ情報を用いて移動量や位置の変化を推定する技術です。車輪の回転数を測るホイールオドメトリやカメラ映像を利用するビジュアルオドメトリなどがあり、自律走行において現在の位置情報を継続的に把握するための基礎技術として広く活用されています。
アクセラレータ
アクセラレータとは、AIの学習や推論における膨大な計算処理を高速化するために設計された専用のハードウェアのことです。CPUの処理を補完し、ディープラーニングなどの高負荷なタスクを効率的に実行するためにAIシステムで広く活用されています。
カーネル
カーネルとは、非線形なデータを高次元空間に写像することで、線形分離が困難な問題を取り扱いやすくする機械学習の重要な概念です。主にサポートベクターマシンなどで利用され、複雑なパターンの識別を効率的に行います。
セグメンテーション
セグメンテーションとは、画像やデータ等を意味のある領域やグループに分割する処理技術です。AIや機械学習の分野では、画像認識においてピクセル単位で物体や背景を識別する手法として広く活用され、自動運転や医療画像診断などで重要な役割を果たしています。
桁落ち
桁落ちとは、値が非常に近い2つの浮動小数点数の引き算を行った際に、有効桁数が大幅に減少する計算誤差の現象です。AIや数値計算において、非常に小さな変化量を計算する際やニューラルネットワークの勾配計算などで発生すると、精度低下や学習の不安定化を引き起こすため、計算式の工夫などで対処する必要があります。
データエンジニア
データエンジニアとは、AIやデータ分析の土台となる大規模なデータ収集、蓄積、処理を行うシステムを構築・運用する専門職です。機械学習モデルが正確に機能するために必要な高品質なデータ基盤を整える、AI開発において不可欠な役割を担っています。
フィルターバブル
フィルターバブルとは、AIやアルゴリズムが個人の好みや過去の閲覧履歴に合わせて情報を取捨選択し提供した結果、ユーザーが自分と異なる意見や新しい情報から隔離され、偏った情報空間に囲まれてしまう現象のことです。
CUDA
CUDAとは、NVIDIAが開発したGPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォームおよびプログラミングモデルです。AI開発やディープラーニングの学習・推論において不可欠な技術であり、大量の数値を高速に処理することを可能にします。
データ並列
データ並列とは、大規模な機械学習モデルの訓練を効率化するため、巨大な訓練データを複数の計算資源に分割し、それぞれが異なるデータを同時に処理する並列化手法です。モデル全体の構造は各デバイスに複製しつつ、計算を分散させることで学習時間を大幅に短縮できます。