検索

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。

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。

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。

AIが自分の誤りに気づき、自ら訂正する能力。

コード・モデル・データの変更履歴を記録し、いつでも復元できる仕組み。

人間が日常使う言葉(自然言語)をコンピュータに理解・生成させるための技術分野。

大量の並列計算が得意な演算装置。AIの学習・推論に不可欠。

Googleが開発した、機械学習計算に特化した専用プロセッサ。

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。

過去データから将来の事象や数値を予測する分析手法。

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。

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。

人の逐次指示なしに、自ら計画・実行して目標を達成するAI。

目標達成までの手順をAI自身が組み立てること。エージェントの中核能力。

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。

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。

機械学習モデルの開発・デプロイ・運用・監視を継続的に回す方法論。

学習済みモデルをバージョン管理・保管し、来歴を追える台帳。

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。

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。