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モデルが複雑になりすぎるのを抑え、過学習を防ぐための工夫の総称。

学習に使っていない未知のデータに対して、モデルが正しく働く能力。

個々のユーザーに合わせて内容や体験を最適化すること。

長い文章の要点をAIが短くまとめること。

AIに考える過程を明示的に書き出させ、推論の質と透明性を高めること。

学習中に一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐ正則化手法。

学習にも調整にも使わず、最終的な性能を公平に評価するためのデータ。

ユーザーの好みを推定し、関連する商品や情報を提案する仕組み。

個別最適な学習支援や採点自動化など、教育分野に応用されるAI。

意味理解やAIを活用し、より的確に目的の情報へ導く検索。

既存データに変形を加えて学習データを水増しし、性能を高める手法。