機械学習
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機械学習
きかいがくしゅう
データからパターンを学習し、予測や判断を行うAI技術の一分野。明示的にプログラムされることなく、経験から学習する。
ディープラーニング
でぃーぷらーにんぐ
多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。深層学習とも呼ばれる。
ニューラルネットワーク
にゅーらるねっとわーく
人間の脳の神経細胞（ニューロン）の構造を模倣した計算モデル。複数の層で構成され、データから特徴を学習する。
教師あり学習
きょうしありがくしゅう
ラベル付きデータ（正解データ）を用いてモデルを学習させる機械学習の手法。
教師なし学習
きょうしなしがくしゅう
ラベルなしデータからパターンや構造を発見する機械学習の手法。
強化学習
きょうかがくしゅう
エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するように行動を学習する機械学習の手法。
ファインチューニング
ふぁいんちゅーにんぐ
事前学習済みモデルを特定のタスクやドメインに適応させるために、追加のデータで再学習させる手法。
転移学習
てんいがくしゅう
あるタスクで学習した知識を別のタスクに応用する機械学習の手法。
AutoML
おーとえむえる
機械学習モデルの設計、学習、最適化を自動化する技術。
説明可能AI
せつめいかのうえーあい
AIモデルの判断理由や動作を人間が理解できるように説明する技術。XAI（Explainable AI）とも呼ばれる。
エッジAI
えっじえーあい
クラウドではなく、デバイス側（エッジ）でAI処理を実行する技術。
連合学習
れんごうがくしゅう
データを中央に集めることなく、分散したデバイス上でモデルを学習する機械学習の手法。
ゼロショット学習
ぜろしょっとがくしゅう
学習時に見たことがないクラスやタスクに対しても、事前知識を活用して予測を行う機械学習の手法。
Few-shot learning
ふゅーしょっとらーにんぐ
少数の例（通常は数個〜数十個）から学習して、新しいタスクに適応する機械学習の手法。
LoRA（Low-Rank Adaptation）
ろーら
大規模なAIモデルを効率的にファインチューニングするための手法。少ないパラメータで高精度な調整が可能。
合成データ
ごうせいでーた
実際のデータではなく、AIやアルゴリズムによって人工的に生成されたデータ。