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データがどのカテゴリ(クラス)に属するかを予測する、教師あり学習の代表的タスク。

文書を内容に応じてカテゴリに自動で振り分けること。

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。

複数の数値を、合計が1になる確率分布に変換する関数。多クラス分類の出力に使う。

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。

画像や映像をコンピュータに認識・理解させる技術分野。物体検出や顔認識などを含む。

文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生み出すAIの総称。LLMや画像生成モデルを含む。

データから学習した規則を内部に持ち、入力に対して予測や生成を行う仕組み。

学習済みモデルに入力を与えて、予測や生成の結果を得ること。

1回の入力と1回の応答で完結する対話形式。

モデルが自分の予測にどれだけ自信があるかを表す数値。

大量のデータをまとめて一括で推論する方式。効率とコストに優れる。

文章から人名・地名・組織名などの固有名詞を抽出する技術。

文脈を双方向に読む、自然言語理解で広く使われた基礎的モデル。

あらゆるタスクを「テキスト→テキスト」の形に統一して扱うモデル。

画像と文章を同じ空間で結びつける、マルチモーダルの基礎モデル。