計算不能問題
計算不能問題とは、どのようなコンピュータ（アルゴリズム）を用いても、有限時間内に正しい「はい」または「いいえ」の答えを常に導き出すことが不可能な決定問題のことです。人工知能やソフトウェア開発における、理論上の限界を示す重要な概念として知られています。
アルゴリズムのAI用語一覧（5ページ目）
108件アルゴリズムに関するAI用語を108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5ページ目です。
発見的アルゴリズム
発見的アルゴリズムとは、厳密な最適解を確実に求めるのではなく、現実的な時間内で十分に良い解を見つけるための計算手順のことです。ヒューリスティックとも呼ばれ、組合せ最適化問題やゲームAI、探索処理など計算量が膨大になる問題で広く応用されています。完璧な解よりも処理スピードを優先する場面で極めて重要です。
局部保持ハッシュ
局部保持ハッシュ（Locality-Sensitive Hashing）は、高次元データの大規模な近似近傍探索を高速化するためのアルゴリズム技術です。類似したデータ項目が同じハッシュ値に衝突しやすいように設計されており、レコメンドシステムや画像検索などで広く活用されています。
木探索
木探索とは、データをツリー（木）構造として表現し、目的のノード（状態や解）を効率的に見つけ出すためのアルゴリズムです。AI分野では、囲碁や将棋などのゲームAIにおける次の一手の決定や、ルート最適化などの意思決定問題で広く活用されています。探索の進め方によって深さ優先探索や幅優先探索、さらには確率的に探索するモンテカルロ木探索などの手法があります。
HNSW
HNSW（Hierarchical Navigable Small World）は、高次元ベクトルデータを高速かつ高精度に探索するための近似最近傍探索アルゴリズムです。データを多層のグラフ構造で表現し、上層の粗い探索から下層の細かい探索へと段階的に絞り込むことで、大規模なベクトルデータベースにおいて優れた検索性能を発揮します。
枝刈り
枝刈りとは、探索アルゴリズムや機械学習モデルにおいて不要または重要度の低い分岐やパラメータを削除し、計算効率の向上や過学習の防止を図る最適化手法です。決定木の単純化や深層学習モデルの軽量化などで広く活用されています。
ソート
ソートとは、コンピュータ上で複数のデータを特定の基準や規則に従って並べ替える処理のことです。AIや機械学習の分野でも、前処理やデータ分析の効率化において不可欠な基本技術として広く活用されています。
ポリシー勾配法
ポリシー勾配法は、強化学習においてエージェントの行動方針であるポリシーを直接パラメータ化し、報酬が最大化されるように勾配上昇法を用いて最適化するアルゴリズムの総称です。連続的な行動空間や確率的な方策を扱う問題に広く利用されています。
ハンガリアン法
ハンガリアン法は、組合せ最適化問題の一つである割当問題を効率的に解くための多項式時間アルゴリズムです。AIの分野では、複数の物体追跡におけるフレーム間のID対応付けや、コスト最小化の割当などで広く応用されています。
近傍方策最適化
近傍方策最適化（PPO）は、強化学習においてエージェントの方策を安定して効率的に更新するためのアルゴリズムです。過度な方策の更新を制限する仕組みを持ち、大規模言語モデルの微調整など多様な分野で広く活用されています。
アクター・クリティック手法
アクター・クリティック手法は強化学習アルゴリズムの一つであり、方策を改善するアクターと価値を評価するクリティックという二つの要素を組み合わせることで、効率的かつ安定した学習を実現する手法です。
バイオミメティクス
バイオミメティクス（生体模倣）とは、生物の構造や機能、学習プロセスなどを観察・分析し、工学やAIなどの技術開発に応用する技術・アプローチのことです。脳の神経回路を模したニューラルネットワークや進化プロセスを模した遺伝的アルゴリズムなど、生物の優れた情報処理や適応能力は現代の人工知能やロボティクス分野で大きな進化を支えています。