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あるタスクで学習済みのモデルを、別の関連タスクに転用して効率的に学習する手法。

少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する手法。

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。

正解ラベルのないデータから、隠れた構造やグループ(クラスタ)を自動的に見つけ出す学習方法。

データ自身から擬似的な正解を自動生成し、人手のラベルなしで学習する手法。

データを集めず、各端末で学習した結果だけを集約してモデルを作る手法。

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。

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。

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。

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。

エージェントが環境の中で試行錯誤し、報酬を最大化する行動を学んでいく機械学習の枠組み。

教師あり学習で、各データに与える正解の情報。

大量の汎用データでモデルに基礎的な知識・能力を獲得させる最初の学習段階。

理想的な応答例を正解として学習させる、ファインチューニングの基本段階。

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。

通常と異なるパターンを見つけ出し、異常を自動で検出すること。

似たデータ同士を自動的にグループ(クラスタ)にまとめる、教師なし学習の代表的タスク。