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教師あり学習で、各データに与える正解の情報。

入力データと正解ラベルのペアを使ってモデルを訓練し、未知のデータの予測を行う学習方法。

正解ラベルのないデータから、隠れた構造やグループ(クラスタ)を自動的に見つけ出す学習方法。

少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する手法。

人間の脳の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模倣・着想源とした、機械学習の数理モデル。

画像認識で威力を発揮する深層学習モデル。フィルタで局所的な特徴を段階的に抽出する。

データ自身から擬似的な正解を自動生成し、人手のラベルなしで学習する手法。

大量のデータから規則やパターンをコンピュータ自身に学ばせ、予測や分類を行わせる手法。

深層学習ブームの火付け役となった、大規模な画像データセット。

「憲法」と呼ばれる原則のリストに基づき、AI自身が応答を評価・改善する、Anthropic独自の訓練手法。

似たデータ同士を自動的にグループ(クラスタ)にまとめる、教師なし学習の代表的タスク。

ニューラルネットワークの各接続が持つ、入力信号の重要度を表すパラメータ。学習で調整される。