情報技術略語辞典
情報産業でよく使う略語を、部分一致・大文字小文字無視で検索できます。
入力を再構成するように学習する自己符号化器です。
人間並みに広範な知的タスクをこなす汎用人工知能です。
人間の知的振る舞いをコンピューターで実現する技術の総称です。
人工的なニューロンを模した学習モデルの総称です。
音声を文字列に変換する自動音声認識の技術です。
ROC曲線の下側面積で分類性能を表す指標です。
双方向に文脈を捉える事前学習言語モデルです。
機械翻訳の出力を評価する一致度ベースの指標です。
出現単語の頻度のみで文書を表現する素朴な特徴量です。
画像など格子状データに強い畳み込みニューラルネットワークです。
画像や映像を解析しコンピューターに視覚情報を理解させる分野です。
多層のニューラルネットワークを使う機械学習の一分野です。
多層構造を持つ深層ニューラルネットワークの総称です。
報酬モデルを介さず嗜好データから直接最適化する手法です。
深層学習を用いたQ学習による強化学習手法です。
生成器と識別器を競わせて学習する生成モデルです。
Transformerを基盤にした事前学習型の生成言語モデルです。
LSTMよりも軽量なゲート付き再帰ユニットです。
隠れた状態が確率的に観測を生むモデルです。
物体検出で予測領域と正解領域の重なりを評価する指標です。
近い事例の多数決で予測する単純な分類手法です。
文書を潜在トピックの混合とみなすトピックモデルです。
大規模なテキストで学習した言語生成・理解のモデルです。
長い依存関係を学習できる再帰型ニューラルネットの方式です。
低ランク行列で大規模モデルを効率的に微調整する手法です。
予測と正解の絶対誤差の平均をとる損失関数です。
AIモデルへ外部ツールやデータを接続するためのプロトコルです。
データからパターンを学び予測や判断を行う技術です。
全結合層を重ねた基本的なニューラルネットワークです。
予測と正解の二乗誤差の平均をとる損失関数です。
入力ごとに専門家ネットワークを使い分ける構造です。
テキストから人名や地名などを抽出するタスクです。
自然言語のテキストを生成するNLPの一分野です。
人間の自然言語をコンピューターで扱う技術分野です。
自然言語の意味を理解するNLPの一分野です。
画像中の文字をテキストデータに変換する技術です。
データの分散を最大化する軸を求める次元削減手法です。
一部パラメータだけを学習させる効率的な微調整手法群です。
大きな方策更新を避ける安定した強化学習手法です。
外部情報を検索して生成に活用する手法です。
試行錯誤を通じ報酬を最大化する行動を学習する手法です。
人間のフィードバックで方策を強化学習する手法です。
系列データの扱いに向く再帰型ニューラルネットワークです。
真陽性率と偽陽性率を可視化する評価曲線です。
ミニバッチで勾配を更新する確率的勾配降下法です。
パラメータ規模を抑えた軽量な言語モデルの総称です。
音声をテキストに変換する技術です。
マージン最大化に基づく分類・回帰のアルゴリズムです。
あらゆるNLPタスクをテキスト変換として扱う事前学習モデルです。
単語の重要度を相対的に評価する古典的な特徴量です。
テキストを読み上げ音声に変換する音声合成の技術です。
確率モデルに基づく生成的なオートエンコーダです。
Transformerを画像認識に適用したモデルです。
単語を分散表現に埋め込むための代表的な手法です。