HTML
HTML（HyperText Markup Language）は、ウェブページを構築するための標準的なマークアップ言語です。AIの分野においては、大規模言語モデルの学習データ収集や、ウェブサイトから情報を抽出するWebスクレイピングの対象として極めて重要な役割を果たしており、自然言語処理モデルのテキスト理解や構造化データの解析に不可欠な基盤技術となっています。
データ構造のAI用語一覧（2ページ目）
33件データ構造に関するAI用語を33件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
スパースベクトル
スパースベクトルとは、要素の大部分が「0」であり、ごく一部の要素のみが有意な数値を持つデータ表現形式です。テキストデータの特徴量抽出や自然言語処理において、特定の単語（トークン）の出現有無を表現する際によく用いられます。必要なデータのみを保持することで、メモリ効率を高めつつ計算処理を高速化する情報表現の手法です。
3D点群データ
3D点群データとは、三次元空間上の物体や環境の形状を多数の点の座標（X, Y, Z）の集まりとして表現したデータ形式です。LiDARなどで取得され、自動運転の周囲検知やデジタルツイン作成に不可欠です。AIによる3D物体認識やセグメンテーションにも活用されていますが、データ容量が大きく処理負荷が高い点に注意が必要です。
プロトコルバッファ
Protocol Buffersは、Googleが開発した構造化データをシリアライズするための効率的なデータフォーマットです。JSONやXMLと比較してバイナリ形式のためデータサイズが小さく、高速な送受信が可能であるため、大規模な機械学習モデルの分散処理やAPI通信で広く利用されています。
辞書型
辞書型とは、データを「キー」と「値」のペアで管理するデータ構造のことです。Pythonなどのプログラミング言語でよく利用され、特定のキーを指定することで対応するデータを高速に検索・取得できます。AI開発やデータ前処理において、ハイパーパラメーターの設定やアノテーションデータの保持などに幅広く活用されています。
暗号学的ハッシュ関数
暗号学的ハッシュ関数とは、任意の長さのデータを入力すると固定長のランダムに見える文字列を出力する計算手法です。元のデータの復元が困難な性質や、同じ出力になる異なるデータを見つけにくい衝突耐性を持ちます。AIモデルのモデル改ざん検知やブロックチェーンなどのセキュリティ技術において基盤となる重要な概念です。
DAG（有向非巡回グラフ）
DAG（有向非巡回グラフ）とは、頂点と方向のある辺で構成され、どの頂点からスタートしても元の頂点に戻るループ（巡回）が発生しないグラフ構造のことです。AIやデータ工学の分野では、機械学習のパイプラインやニューラルネットワークの計算グラフ、因果推論のモデル化などに広く利用される重要な概念です。
多次元データ
多次元データとは、3つ以上の複数の属性や特徴量を持つデータの総称です。AIや機械学習の分野において、画像認識、自然言語処理、音声認識などの高度な処理を行う際の基礎となるデータ形式であり、高次元の情報を効率的に扱うために活用されています。
デンスデータ
デンスデータとは、大半の要素に意味のある数値が格納されている密なデータのことであり、機械学習やディープラーニングのモデルにおいて効率的な特徴量表現として扱われます。