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出力の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝え、各[[weight]]を効率的に更新する学習アルゴリズム。

多層の[[neural-network]]を用いて、データから複雑な特徴を自動的に学習する機械学習の一分野。

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。

損失関数の傾き(勾配)をたどって、誤差が最小になる方向へパラメータを少しずつ更新する最適化手法。

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。

モデルの予測と正解とのズレを数値化する関数。学習はこの値の最小化を目指す。

個人情報がAIの学習・利用で漏れたり悪用されたりしないよう守ること。