た行の用語 | チャーハンも作れる「AI用語辞典」

た行 (45件)

畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network (CNN)): 画像を扱うのが得意なニューラルネットの構造です。
大規模言語モデル (Large Language Model (LLM)): 大量の文章を学習した、文章を続けるのが得意な巨大AIです。
DALL-E (DALL-E): OpenAIが作っている、テキストから画像を生成するAIです。
ダリオ・アモデイ (Dario Amodei): Anthropic CEO、Claude を世に出した物理学者出身の起業家です。
ダートマス会議 (Dartmouth Conference): 1956年、AIという分野が正式に始まった夏の研究集会です。
チューリング賞 (Turing Award): 計算機科学界における「ノーベル賞級」の最高峰の賞です。
チューリングテスト (Turing Test): 「AIが人間と見分けがつかなくなったら知能あり」とする古典的なテストです。
著作権問題 (Copyright Issues in AI): AIの学習データや生成物に絡む、著作権をめぐる悩ましい話題のことです。
ツール利用 (Tool Use): LLMが外部ツール(関数、API、検索など)を「自分で呼んで」使う仕組みです。
TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency): 文章の中で「その文書らしさを表す単語」を見つけ出す、古典的な重み付け手法です。
TPU (Tensor Processing Unit): GoogleがAI計算のために独自に作っているチップです。
Textual Inversion (Textual Inversion): 数枚の画像からその「概念」を表す新しい単語をAIに覚えさせる手法です。
テキスト分類 (Text Classification): 文章を「カテゴリ」に分類するNLPの定番タスクです。
敵対的サンプル (Adversarial Example): AIを意図的に騙すために、ちょっとだけ細工された入力データのことです。
テスト時計算 (Test-time Compute): 推論時に長く考えさせることで精度を上げる、最近の主流アプローチです。
転移学習 (Transfer Learning): 別の用途で学習した知識を、新しい用途に流用する手法のことです。
TensorFlow (TensorFlow): Googleが開発した、かつてのディープラーニング界の主流ライブラリです。
Dispatch (Dispatch): 外出先のスマホから、自宅や会社のPCで動いているClaude Coworkに指示や承認を送れる機能です。
DSPy (DSPy): 「プロンプトを手で書かない」という思想のLLM開発フレームワークです。
DPO (Direct Preference Optimization): RLHFをもっとシンプルにした、選好データから直接学ぶ手法です。
DVC (Data Version Control): Gitのデータ版、機械学習のデータセットやモデルをバージョン管理するツールです。
DeepSeek (DeepSeek): 中国発の、コスト効率の高いオープンソースLLMです。
ディープフェイク (Deepfake): AIで作る「本物そっくりの偽動画・偽画像」のことです。
Deep Blue (Deep Blue): 1997年に世界チェスチャンピオンを破った、IBM製のチェスAIです。
DeepMind (DeepMind): ロンドン拠点のAI研究所、AlphaGoやAlphaFoldの開発元です。
ディープラーニング (Deep Learning): 何層も重ねたニューラルネットワークで学習する手法のことです。
デミス・ハサビス (Demis Hassabis): DeepMindの共同創業者、AlphaFoldでノーベル化学賞を受賞した研究者です。
電力消費・環境負荷 (Energy Consumption / Environmental Impact): AIの学習・運用が大量の電気と水を使う、という社会問題のことです。
データ汚染 (Data Poisoning): 学習データに変なものを意図的に混ぜてAIを狂わせる攻撃のことです。
データ拡張 (Data Augmentation): 元データを加工して「水増し」する技です。
データキュレーション (Data Curation): 学習に使うデータを「選んで、整えて、品質を担保する」工程のことです。
データドリフト (Data Drift): 時間とともに現実のデータが変化して、AIの精度が落ちていく現象です。
Together AI (Together AI): オープンソースLLMをAPIで気軽に呼べるようにする推論サービスです。
投機的デコード (Speculative Decoding): 小さいモデルが先に予測して、大きいモデルが確認する高速化手法です。
特徴量エンジニアリング (Feature Engineering): 生データから「機械学習が使いやすい数値」を作る職人技です。
Top-p / Top-k (Top-p / Top-k Sampling): AIが次の単語を選ぶときの「候補の絞り方」の設定です。
Triton Inference Server (Triton Inference Server): NVIDIAが提供する、本番運用向けのAI推論サーバソフトです。
Transformer (Transformer): 現代のLLMの土台になっているAIの基本構造です。
Transformers(ライブラリ) (Hugging Face Transformers): Hugging Face が提供する、Transformer系モデルを誰でも簡単に使えるライブラリです。
トークナイザー (Tokenizer): 文章をトークンに刻む装置のことです。
トークン (Token): AIが文章を区切って数える最小単位のことです。
動画生成AI (Video Generation AI): 文章で説明すると短い動画を作ってくれるAIのことです。
DreamBooth (DreamBooth): 数枚の写真から「その人」「その物」を覚えさせて、画像生成AIに登場させる手法です。
ドロップアウト (Dropout): 学習中にランダムにニューロンを「サボらせる」過学習対策です。
DoRA (Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation): LoRAの精度をさらに上げた、重み分解型のファインチューニング技法です。