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陽性と判定したもののうち、実際に正しかった割合。誤検出の少なさ。

意味を保ちつつプロンプトを短くし、トークン消費とコストを減らす手法。

モデルを小さく軽くする技術の総称。量子化・蒸留・枝刈りなど。

連続的な数値を予測する、教師あり学習の代表的タスク。価格や気温の予測などに使われる。

AIが自分の誤りに気づき、自ら訂正する能力。

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。

本来見つけるべきもののうち、実際に検出できた割合。取りこぼしの少なさ。

適合率と再現率の調和平均。両者のバランスを1つの数値で表す指標。

全体の予測のうち、正解した割合を表す最も基本的な評価指標。

GPUに搭載されたメモリ。扱えるモデルやバッチの大きさを決める。

クラウドに送らず、現場の機器側でAI処理を行う形態。

重要度の低い重みや接続を削り、モデルを軽量化する技術。

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。

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。

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。

画像と言語を結びつけて理解する、マルチモーダルモデルの一種。

AIが自分の出力や手順を振り返り、改善点を見つけて修正する仕組み。

処理中の失敗を検知し、適切に対処してシステムを止めない仕組み。

画像や紙の文書に写った文字を、コンピュータが読める文字に変換する技術。

過去データから将来の事象や数値を予測する分析手法。

診断支援・画像解析・創薬など、医療分野に応用されるAI。

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。

処理で使われたトークンの総量。API料金の算定基準になる。

Meta製の、画像内の任意の物体を切り分けられる汎用セグメンテーションモデル。

物体検出やセグメンテーションの標準として使われる画像データセット。