初心者からプロまで：AI・ビッグデータ用語集
このサイトは、AIやビッグデータに関する基礎から高度な用語をわかりやすく解説した用語集です。初級編では、「ビッグデータ」「クラウドコンピューティング」「スケーラビリティ」など、AIやデータ活用の基本的な概念を丁寧に紹介しています。また、データの保管や共有に関する「クラウドストレージ」、開発の効率化を図る「Docker」や「サーバレスコンピューティング」など、初心者が理解しやすい内容を中心に解説しており、これから学び始める方に最適です。
一方で、上級編では、「ディープラーニング」や「強化学習」「ニューラルネットワーク」など、AI技術の最新トレンドや、ビッグデータ分析を効率的に進めるための手法も網羅しています。さらに、「エッジコンピューティング」「異常検知」「クラスタリング」など、実務でのデータ処理や分析に役立つ高度な用語も取り上げ、専門家向けの学習リソースとしても役立つ内容となっています。
この用語集は、初心者からデータサイエンティストまで、AI・ビッグデータ技術の知識を深めたいすべての方にとって役立つリソースです。カテゴリーや検索機能で目的の用語が探しやすく、体系的に学びを深めることができます。
初級入門編：AI・ビッグデータ基礎用語
| クラスター分析 | データを類似性に基づいて分類する手法 |
| センサーデータ | センサーから収集されるデータ |
| チャットボット | 自動で会話を行うプログラム |
| ディープラーニング | 深層学習とも呼ばれる機械学習の手法 |
| データクレンジング | データの誤りや欠損を修正・補完すること |
| データサイエンス | データから知見を得るための学問領域 |
| データ可視化 | データをグラフや図で表現すること |
| ニューラルネットワーク | 人間の脳を模した複数の層とノードで構成される学習モデル |
| パターン認識 | データの中の規則性や特徴を識別すること |
| ビジネスインテリジェンス | データを分析して経営判断に活用すること |
| ビッグデータ | 大量かつ多様なデータの集合 |
| ビッグデータ分析 | 大量のデータを解析して価値を見出すこと |
| レコメンドシステム | ユーザーに合った情報を提供するシステム |
| 音声認識 | 音声をテキストデータに変換する技術 |
| 画像認識 | 画像から物体や特徴を識別する技術 |
| 回帰分析 | 数値データ間の関係性をモデル化する手法 |
| 機械学習 | データから学習し予測や分類を行う技術 |
| 強化学習 | 行動と報酬を通じて最適な行動を学習する方法 |
| 教師あり学習 | 正解データを使ってモデルを訓練する学習方法 |
| 教師なし学習 | 正解データなしでデータの構造を学習する方法 |
| 自然言語処理 | 人間の言語を理解・生成する技術 |
| 深層学習 | 多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の一種 |
| 人工知能 | コンピュータが人間の知能を模倣する技術 |
| 統計分析 | データの傾向や関係性を解析すること |
さらに詳しく知りたい方は ⇒ クラスター分析～統計分析の詳細な解説
上級編：プロが使うAI・ビッグデータ専門用語
| Bag of Words | テキストを単語の出現頻度で表現する手法 |
| Edge AI | エッジデバイス上でAI処理を行うこと |
| GAN | 生成的敵対ネットワーク。データ生成の手法 |
| Hadoop | 分散処理を行うためのフレームワーク |
| k平均法 | クラスタリング手法の一つ |
| LSTM | 長期依存関係を学習できるRNNの一種 |
| MapReduce | データ処理のモデルで、MapとReduceの2段階 |
| ROC曲線 | モデルの性能を視覚的に評価するための曲線 |
| Spark | 高速な分散処理を可能にするエンジン |
| TF-IDF | 単語の重要度を計算する指標 |
| アノテーション | データに対してラベル付けを行うこと |
| アンサンブル学習 | 複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上 |
| アンダーフィッティング | モデルがデータのパターンを十分に学習していない状態 |
| エポック | 機械学習において訓練データ全体を一巡すること |
| オートエンコーダ | データの特徴を学習するためのネットワーク |
| オーバーフィッティング | 過学習とも呼ばれる、モデルが訓練データに適合しすぎる状態 |
| クラスタリング | データを類似性に基づいてグループ化 |
| サポートベクターマシン | 分類や回帰に用いられる機械学習アルゴリズム |
| スケーリング | システム性能を向上させるための拡張 |
| ディシジョンツリー | 決定木とも呼ばれる分類手法 |
さらに詳しく知りたい方は ⇒ Bag of Words～ディシジョンツリーの詳細な解説
| データガバナンス | データの管理や品質を維持するための枠組み |
| データサイエンティスト | データ分析の専門家 |
| データセット | 機械学習モデルの訓練や評価に使用するデータ |
| データレイク | 生データを大量に蓄積するストレージシステム |
| トークナイゼーション | テキストを単語や文に分割する処理 |
| ドロップアウト | 過学習を防ぐために一部のノードを無効化する手法 |
| ハイパーパラメータ | モデルの学習において調整が必要なパラメータ |
| バギング | データの再サンプリングによるモデルの安定化 |
| バッチサイズ | 一度に学習に使用するデータの数 |
| バッチ処理 | 一定の期間ごとにデータをまとめて処理 |
| ビッグデータの3V | データの量、速度、多様性を表す概念。Volume, Velocity, Variety |
| ビッグデータ処理基盤 | 大規模データを処理するためのシステム |
| ベイズ推定 | 確率に基づく統計的な推定方法 |
| マルコフ連鎖 | 状態遷移の確率モデル |
| ランダムフォレスト | 複数の決定木を組み合わせた学習手法 |
| リアルタイム処理 | データを即時に処理・分析すること |
| ワードエンベディング | 単語をベクトル表現に変換する手法 |
| 異常検知 | 通常とは異なるパターンを識別すること |
| 過学習 | モデルが訓練データに適合しすぎて汎化性能が低下 |
| 確率的勾配降下法 | ランダムに選んだデータで勾配降下を行う手法 |
さらに詳しく知りたい方は ⇒ データガバナンス～確率的勾配降下法の詳細な解説
| 形態素解析 | 日本語などの単語を最小単位に分割すること |
| 交差検証 | モデルの評価手法で、データを分割して検証 |
| 勾配ブースティング | モデルの予測精度を高めるための手法 |
| 勾配降下法 | 最適化アルゴリズムの一種で、誤差を最小化する |
| 構造化データ | 定型的な形式を持つデータ（表形式など） |
| 混同行列 | 分類モデルの性能を評価するための行列 |
| 再帰型ニューラルネットワーク | 時系列データの処理に適したネットワーク |
| 主成分分析 | 高次元データを低次元に圧縮する手法 |
| 畳み込みニューラルネットワーク | 画像認識に特化したニューラルネットワーク |
| 正則化 | モデルの複雑さを抑制して汎化性能を高める手法 |
| 生成モデル | データの分布を学習して新たなデータを生成 |
| 精度と再現率 | モデルの予測性能を示す指標 |
| 転移学習 | 既存のモデルを新たなタスクに適用する手法 |
| 汎化性能 | モデルが未知のデータに対してどれだけ適切に予測できるか |
| 非構造化データ | 固定の形式を持たないデータ（画像、音声など） |
さらに詳しく知りたい方は ⇒ 形態素解析～非構造化データの詳細な解説