IT用語辞典

詳細説明：人工知能は、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど様々な技術の総称です。狭義のAI（特定タスクに特化）と汎用AI（人間のような総合的知能）に分類されます。

具体例：

• 音声認識（Siri、Alexa）
• 画像認識（写真の自動タグ付け）
• 推薦システム（Netflix、Amazon）
• 自動運転技術

詳細説明：教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの主要な学習方式があります。大量のデータから特徴やパターンを自動的に抽出し、新しいデータに対して予測や判断を行います。

主な手法：

• 線形回帰・ロジスティック回帰
• 決定木・ランダムフォレスト
• サポートベクターマシン（SVM）
• ニューラルネットワーク

詳細説明：従来の機械学習では人間が特徴量を設計する必要がありましたが、深層学習では多層のネットワークが自動的に特徴を抽出します。GPU の発達により実用化が進みました。

主要なアーキテクチャ：

• CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
• RNN（再帰型ニューラルネットワーク）
• Transformer
• GAN（敵対的生成ネットワーク）

詳細説明：各ノード（ニューロン）は入力値に重みを掛けて合計し、活性化関数を通して出力します。バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）により重みを更新して学習します。

主要な構成要素：

• ノード（ニューロン）
• 重み（Weight）とバイアス
• 活性化関数（ReLU、Sigmoid、Tanh）
• 損失関数と最適化手法

詳細説明：形態素解析、構文解析、意味解析、語用論解析など多層的な処理を行います。近年はTransformerベースの大規模言語モデルが主流となっています。

主要なタスク：

• 機械翻訳
• 感情分析
• 文書要約
• 質問応答システム
• チャットボット

詳細説明：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の発達により飛躍的に性能が向上しました。画像から特徴を抽出し、パターン認識や分類を行います。

主要なタスク：

• 画像分類・物体検出
• セマンティックセグメンテーション
• 顔認識・表情認識
• 光学文字認識（OCR）
• 画像生成・編集

詳細説明：計算グラフベースの設計で、CPUとGPUの両方で効率的に実行できます。Kerasという高レベルAPIも提供し、初心者でも使いやすくなっています。

主要な特徴：

• 分散学習に対応
• モバイルデバイス対応（TensorFlow Lite）
• Webブラウザ対応（TensorFlow.js）
• 豊富な事前訓練済みモデル

詳細説明：動的計算グラフ（Define-by-Run）により、実行時にネットワーク構造を変更でき、デバッグが容易です。Pythonライクな直感的なAPIが特徴です。

主要な利点：

• 直感的でPython的なAPI
• 動的計算グラフ
• 強力なGPUサポート
• 活発な研究コミュニティ

詳細説明：「Attention Is All You Need」論文で提案された、RNNやCNNを使わずに注意機構のみで構築されたモデル。並列化が可能で学習効率が高いのが特徴です。

主要な構成要素：

• Multi-Head Attention
• Position Encoding
• Feed Forward Networks
• Layer Normalization

詳細説明：Generator（生成器）が偽データを生成し、Discriminator（識別器）が真偽を判定します。この敵対的プロセスにより、非常にリアルなデータが生成できます。

主な応用：

• 高解像度画像生成
• スタイル変換
• データ拡張
• 音声・動画生成

詳細説明：エージェント、環境、状態、行動、報酬の5要素から構成されます。Q学習、Policy Gradient、Actor-Criticなどの手法があります。

主要なアルゴリズム：

• Q-Learning
• Deep Q-Network (DQN)
• Policy Gradient
• Actor-Critic

詳細説明：データの収集、クリーニング、分析、可視化、モデリングの一連のプロセスを通じて、データから価値のある情報を抽出します。

主要なスキル：

• 統計学・確率論
• プログラミング（Python、R）
• 機械学習
• データ可視化
• ドメイン知識

詳細説明：IoTデバイス、SNS、Webログなどから生成される大量のデータを効率的に処理・分析するための技術とツールが必要です。

主要な技術：

• 分散ストレージ（HDFS）
• 分散処理（MapReduce、Spark）
• NoSQLデータベース
• ストリーミング処理

詳細説明：畳み込み層、プーリング層、全結合層で構成され、画像の空間的な構造を保持しながら特徴抽出を行います。パラメータ共有により効率的な学習が可能です。

主要な構成要素：

• 畳み込み層（Convolution Layer）
• プーリング層（Pooling Layer）
• 活性化関数（ReLU など）
• 全結合層（Fully Connected Layer）

詳細説明：隠れ状態を持ち、前の時刻の情報を次の時刻に引き継ぐことで、系列データの処理が可能です。勾配消失問題を解決するためLSTMやGRUが開発されました。

主な発展形：

• LSTM（Long Short-Term Memory）
• GRU（Gated Recurrent Unit）
• Bidirectional RNN
• Attention機構付きRNN

詳細説明：データ前処理、特徴エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータ調整を自動で行い、最適なモデルを効率的に見つけます。

主要なツール：

• Google AutoML
• H2O AutoML
• Azure AutoML
• Auto-sklearn

詳細説明：モデルの継続的インテグレーション、継続的デプロイ、モニタリング、再学習の自動化により、機械学習システムの運用を効率化します。

主要なプロセス：

• データ管理・バージョン管理
• モデル学習・評価の自動化
• モデルデプロイメント
• 性能監視・ドリフト検出

詳細説明：ドメイン知識を活用してデータを変換し、モデルが学習しやすい形に加工します。良い特徴量は複雑なモデルよりも大きな効果をもたらすことがあります。

主要な手法：

• 数値変換（正規化、標準化）
• カテゴリカル変数の処理
• 特徴量選択・次元削減
• 特徴量の組み合わせ・生成

詳細説明：訓練データの誤差は小さいが、テストデータの誤差が大きくなる状態です。モデルが訓練データのノイズまで学習してしまうことが原因です。

対策手法：

• 正則化（L1、L2正則化）
• ドロップアウト
• 早期停止（Early Stopping）
• データ拡張
• 交差検証

詳細説明：大規模データセットで学習済みのモデルの特徴抽出能力を利用し、少ないデータでも高精度なモデルを作成できます。計算コストも大幅に削減できます。

応用例：

• ImageNetで学習したCNNの再利用
• BERTの自然言語処理タスクへの適用
• 医療画像診断への応用
• 少数データでの画像分類

詳細説明：事前学習（Pre-training）とファインチューニング（Fine-tuning）の2段階で学習され、文章生成、要約、翻訳、質問応答など多様なタスクで高い性能を発揮します。

モデルの進化：

• GPT-1（1.17億パラメータ）
• GPT-2（15億パラメータ）
• GPT-3（1750億パラメータ）
• GPT-4（詳細は非公開）

詳細説明：Masked Language Model（MLM）とNext Sentence Prediction（NSP）のタスクで事前学習され、文脈の双方向理解を実現しています。

主要な特徴：

• 双方向の文脈理解
• Masked Language Modelingによる事前学習
• 多様なタスクへのファインチューニング対応
• 日本語版（BERT-base-Japanese）も提供

詳細説明：スマートフォン、IoTデバイス、自動車などに搭載された専用チップでAI推論を行います。モデルの軽量化技術が重要な要素となります。

主要な利点：

• 低遅延（リアルタイム処理）
• プライバシー保護
• 通信コスト削減
• オフライン動作可能

詳細説明：医療診断、金融審査、自動運転など、判断根拠の説明が重要な分野で必要とされています。LIME、SHAPなどの手法が開発されています。

主要な手法：

• LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）
• SHAP（SHapley Additive exPlanations）
• Attention機構の可視化
• 決定木ベースの解釈