HadoopやクラスタリングなどAI・ビッグデータ用語の詳細説明
このページに含まれる単語は以下の通り。
Bag of Words，Edge AI，GAN，Hadoop，k平均法，LSTM，MapReduce，ROC曲線，Spark，TF-IDF，アノテーション，アンサンブル学習，アンダーフィッティング，エポック，オートエンコーダ，オーバーフィッティング，クラスタリング，サポートベクターマシン，スケーリング，ディシジョンツリー
これらの用語について分かりやすい詳しい説明を掲載しています。
| Bag of Words |
| テキストを単語の出現頻度で表現する手法 |
| Bag of Wordsは、テキストデータを単語の出現頻度で表現する自然言語処理の手法です。文の意味を考慮せず、単語の数や種類を数えることで、テキストの特徴を捉えます。文書分類や感情分析などで利用される基礎的な技術です。 |
| Edge AI |
| エッジデバイス上でAI処理を行うこと |
| Edge AIは、データ処理をクラウドではなく端末（エッジデバイス）で行う人工知能技術です。データをローカルで処理するため、通信コストや遅延が減少し、リアルタイムの応答が可能です。スマートフォンやIoT機器で活用されています。 |
| GAN |
| 生成的敵対ネットワーク。データ生成の手法 |
| GAN（Generative Adversarial Network）は、2つのニューラルネットワークを競い合わせてデータを生成する技術です。一方が偽のデータを生成し、もう一方がそれを判別することで、リアルな画像や音声データを生成できます。画像の自動生成やAIアートに利用されています。 |
| Hadoop |
| 分散処理を行うためのフレームワーク |
| Hadoopは、大規模なデータを分散処理するためのオープンソースソフトウェアフレームワークです。膨大なデータを複数のコンピュータに分けて処理し、コストを抑えて効率的にデータを解析できます。ビッグデータ処理の基盤技術として重要です。 |
| k平均法 |
| クラスタリング手法の一つ |
| k平均法は、データを複数のグループに分類するためのクラスタリング手法です。データの中心（平均）を計算し、近くにあるデータをまとめてグループ化します。マーケティングや画像解析で使用され、特定のパターンを発見するのに役立ちます。 |
| LSTM |
| 長期依存関係を学習できるRNNの一種 |
| LSTM（Long Short-Term Memory）は、時系列データの解析に強いリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種です。過去の情報を保持しながら、新しいデータを効率的に学習でき、音声認識やテキスト生成に活用されています。 |
| MapReduce |
| データ処理のモデルで、MapとReduceの2段階 |
| MapReduceは、データを分割して並列処理し、分散環境で効率的に大規模データを解析する手法です。Hadoopと組み合わせて使用され、データの収集や集計、フィルタリングに利用されます。ビッグデータ解析の基礎技術です。 |
| ROC曲線 |
| モデルの性能を視覚的に評価するための曲線 |
| ROC曲線は、分類モデルの性能を評価するためのグラフで、偽陽性率と真陽性率をプロットします。モデルの予測精度を視覚的に確認でき、AUC（曲線下の面積）が大きいほど高性能です。医療やマーケティングでの評価指標として使用されます。 |
| Spark |
| 高速な分散処理を可能にするエンジン |
| Sparkは、ビッグデータの高速処理を可能にする分散処理フレームワークです。Hadoopと異なり、メモリ上でデータを処理するため、高速でリアルタイムのデータ解析が可能です。ビッグデータ解析や機械学習で広く使われています。 |
| TF-IDF |
| 単語の重要度を計算する指標 |
| TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）は、単語の重要度を計算する手法で、文書内で頻出する単語に重みを付けます。テキストマイニングで有用で、検索エンジンや文書分類で単語の重要度を評価する際に用いられます。 |
| アノテーション |
| データに対してラベル付けを行うこと |
| アノテーションは、データに対してラベルや説明を追加する作業で、機械学習のデータセットを準備する際に重要です。画像やテキストにタグを付けることで、AIが学習しやすくなります。正確なラベル付けがモデルの精度を向上させます。 |
| 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 |
| アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせて予測精度を高める手法です。バギングやブースティングなどの手法があり、単一モデルよりも高精度な予測が可能です。金融、医療、マーケティングなどで幅広く利用されています。 |
| 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 |
| アンダーフィッティングは、モデルがデータのパターンを十分に学習できていない状態を指し、精度が低い結果をもたらします。過度に単純化されたモデルで発生し、新しいデータに対して予測が不正確になることが多いです。適切なモデル選定が重要です。 |
| 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 |
| エポックは、機械学習でデータを学習する1回のサイクルを指します。全データを1回学習した後に調整が行われ、繰り返すことでモデルの精度が向上します。エポック数を適切に設定することで、過学習やアンダーフィッティングを防げます。 |
| 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 |
| オートエンコーダは、データを圧縮し、特徴を抽出するためのニューラルネットワークです。入力データを低次元の特徴に変換し、復元する過程で、重要な情報を保持します。異常検知やデータの次元削減に利用されています。 |
| 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 |
| オーバーフィッティングは、モデルが訓練データに過剰に適応し、新しいデータに対して予測精度が低下する現象です。モデルが複雑すぎると発生しやすく、過学習とも呼ばれます。汎化性能を向上させるための調整が必要です。 |
| クラスタリング |
| データを類似性に基づいてグループ化 |
| クラスタリングは、データを似た性質を持つグループに分ける分析手法です。例えば、マーケティングでは顧客を購買傾向で分類し、ターゲティングに役立てます。教師なし学習に用いられ、データ内のパターンや関係性を見つけます。 |
| 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 |
| サポートベクターマシン（SVM）は、データを分類する機械学習アルゴリズムです。データ間の境界を見つけて分類を行い、画像認識やテキスト分類などに応用されます。高次元のデータにも対応でき、広範な分野で使用されます。 |
| スケーリング |
| システム性能を向上させるための拡張 |
| スケーリングは、データを一定の範囲内に正規化して扱いやすくする手法です。特に機械学習で、データの分布を均一にするために使用され、モデルの学習効率や精度を向上させます。データ前処理の重要なステップです。 |
| ディシジョンツリー |
| 決定木とも呼ばれる分類手法 |
| ディシジョンツリーは、条件に基づいてデータを分岐させ、分類や予測を行うモデルです。木構造で視覚的にわかりやすく、どの条件がどの結果に影響するかが見えやすい特徴があります。マーケティングや診断で広く利用されます。 |
