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回帰 (Regression)

「数字を予測する」タイプの機械学習タスクのことです。

顔認識 (Face Recognition)

顔の特徴から「これは誰か」を当てるAI技術です。

過学習 (Overfitting)

練習問題を覚えすぎて、本番でこける現象のことです。

核サンプリング(Top-p) (Nucleus Sampling)

次の単語候補のうち「累積確率がpになるまで」を対象にして選ぶ手法です。

拡散モデル (Diffusion Model)

ノイズから少しずつ画像を浮かび上がらせるタイプの生成AIです。

確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Descent (SGD))

毎回ランダムに少しずつデータを取って、勾配を計算する学習方式です。

隠れ層 (Hidden Layer)

ニューラルネットの入口と出口の間にある、中間の層のことです。

活性化関数 (Activation Function)

ニューラルネットの中で「次の層にどう信号を渡すか」を決める関数です。

KAN (Kolmogorov-Arnold Network)

2024年に発表された、Transformer以来のNN代替候補と話題になった新型構造です。

関数呼び出し (Function Calling)

AIに「決まった形式で外部の関数を呼んでね」と教える仕組みです。

間接プロンプトインジェクション (Indirect Prompt Injection)

外部から読み込んだ文書に攻撃命令を仕込んでおく、間接型の攻撃です。

Cursor (Cursor)

AIをガッツリ統合した、コーディング専用エディタです。

Gaussian Splatting (Gaussian Splatting)

NeRFの後継、写真から超リアルな3Dシーンを高速で作る手法です。

学習 (Training)

モデルにデータを食わせて賢くする工程のことです。

学習データ (Training Data)

AIに学ばせる素材になるデータのことです。

学習データ漏洩 (Training Data Leakage)

AIが学習中に覚えた個人情報や機密情報を、推論時にうっかり吐いてしまう現象です。

学習率 (Learning Rate)

パラメータを「どれくらい大胆に動かすか」を決める設定です。

画像生成AI (Image Generation AI)

文章で説明するとそれに合った画像を作ってくれるAIのことです。

機械学習 (Machine Learning)

データから自分でルールを学ぶ方式のAIのことです。

機械翻訳 (Machine Translation)

コンピュータに言語間の翻訳をさせる技術のことです。

Kimi (Kimi (Moonshot AI))

中国の Moonshot AI が提供する、超長コンテキストが得意なLLMです。

Character.AI (Character.AI)

ユーザーが好きなキャラを作って延々と会話できるAIサービスです。

Q学習 (Q-Learning)

「この状況でこの行動を取ったら、最終的にどれくらい得か」を表にして学習する、強化学習の基本手法です。

QLoRA (QLoRA)

量子化とLoRAを組み合わせて、ノートPCでもLLMを微調整できるようにした手法です。

教育AI (Educational AI)

学習支援、自動採点、個別最適化教育などにAIを使う応用分野です。

強化学習 (Reinforcement Learning)

試行錯誤させて、うまくいったら褒めて伸ばす方式です。

教師あり学習 (Supervised Learning)

「問題と正解のセット」をひたすら見せて学ばせる方式です。

教師なし学習 (Unsupervised Learning)

答えなしのデータから、勝手にパターンを見つけさせる方式です。

金融AI (Financial AI)

金融の世界でAIを使う、長年の応用分野です。

GitHub Copilot (GitHub Copilot)

AIコーディングを一気に広めた、Microsoft/GitHub製のAIコーディング相棒です。

Qwen (Qwen (通義千問))

中国 Alibaba が出している、オープンウェイトのLLMシリーズです。

クラスタリング (Clustering)

似たもの同士を勝手にグループ分けする手法のことです。

CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining)

画像と文章を「同じ意味空間に並べる」ように学習させた、画像生成AIの土台です。

CrewAI (CrewAI)

複数AIエージェントを「役割を持つチーム」として動かすフレームワークです。

黒箱問題 (Black Box Problem)

AIが「なぜそう答えたのか」を中の人にも説明できない、という困りごとです。

Claude (Claude)

Anthropic社が作っているLLMの名前です。

Claude Cowork (Claude Cowork)

ゴールだけ伝えると自分でファイルを動かして仕上げてくれるClaudeの自律エージェント機能です。

Claude Code (Claude Code)

ターミナルから動くAnthropic製のAIコーディングツールです。

クロード・シャノン (Claude Shannon)

「情報理論の父」と呼ばれる、AIの土台を作ったアメリカの数学者です。

Claude Chat (Claude Chat (claude.ai))

Anthropic公式の、ブラウザからClaudeと会話できるWebサービスです。

Claude Design (Claude Design)

Claudeと対話しながらデザインやプロトタイプを作れる、Anthropic Labsの新ツールです。

CUDA (CUDA)

NVIDIAのGPUでAI計算をやらせるための開発環境です。

グラフRAG (GraphRAG)

知識をグラフ構造で表現してから検索するRAGの発展形です。

GLUE / SuperGLUE (General Language Understanding Evaluation / SuperGLUE)

言語モデルの文章理解力を、9〜10種類のタスクで総合採点するベンチマーク群です。

グレッグ・ブロックマン (Greg Brockman)

OpenAI 共同創業者で、コードも書ける President です。

Grok (Grok)

イーロン・マスクのxAIが作っているLLMです。

Groq (Groq)

LLM推論専用の超高速チップ(LPU)を作っているスタートアップです。

計算コスト (Compute Cost)

AIの学習や推論に必要なお金と時間と計算機の話です。

決定木 (Decision Tree)

「もし◯◯なら△△」を木の形に並べて判断する、シンプルな機械学習モデルです。

憲法AI (Constitutional AI)

AnthropicがClaudeに使っている、原則(憲法)ベースのアラインメント手法です。

k近傍法 (k-Nearest Neighbors (k-NN))

「近くにいる仲間の多数決」で答えを出す、シンプルな機械学習手法です。

KVキャッシュ (KV Cache)

LLMの推論を高速化するための、内部のメモ書き保存領域です。

勾配降下法 (Gradient Descent)

損失が小さくなる方向にパラメータを少しずつ動かす、学習の基本手順です。

勾配消失問題 (Vanishing Gradient Problem)

深いネットワークで学習信号が層を伝わるうちに消えてしまう古典的問題です。

勾配爆発問題 (Exploding Gradient Problem)

勾配が学習中にどんどん巨大化して、モデルが発散してしまう現象です。

勾配ブースティング (Gradient Boosting)

小さな決定木をたくさん作って合成する、強力な機械学習手法です。

公平性 (Fairness)

AIの判断が、特定の属性の人に不利にならないようにする考え方です。

COCO (COCO Dataset)

物体検出やセグメンテーションの定番データセットです。

コサイン類似度 (Cosine Similarity)

「ふたつのベクトルがどれくらい似ているか」を測る代表的な指標です。

Cohere (Cohere)

企業向けLLMに特化したカナダ発のAI企業です。

Common Crawl (Common Crawl)

ウェブを定期的にクロールして公開している、LLMの主食材です。

固有表現抽出 (Named Entity Recognition (NER))

文章の中から「人名・地名・組織名・日付」などを自動で抜き出す技術です。

雇用への影響 (Job Displacement)

AIで一部の仕事がなくなる/変わるかもしれない、という社会問題のことです。

コンテキスト圧縮 (Contextual Compression)

RAGで取り出した資料を「質問に関係する部分だけ」に圧縮する技です。

コンテキストウィンドウ (Context Window)

AIが一度に読める文章の長さの上限のことです。

コンテキストエンジニアリング (Context Engineering)

AIに渡す「文脈」を設計する技術です。プロンプトエンジニアリングの広い版。

コンテキスト切れ (Context Loss)

長い会話の中でAIが古い話を忘れてしまう現象のことです。

ControlNet (ControlNet)

画像生成AIに「ポーズや構図」を細かく指示する仕組みです。

合成データ (Synthetic Data)

AI自身や他の手段で「人工的に作り出した」学習データのことです。