機械学習
機械学習に関連する用語（35件）
機械学習は、データからパターンを学習して予測・判断を行う技術です。深層学習を含むAIの中核分野であり、教師あり学習・教師なし学習・強化学習などの手法体系があります。
用語一覧
ニューラルネットワーク
Neural Network / NN
生物の神経回路を模した数理モデルで、層状に接続したノード間の重み付き信号伝播により学習する
深層学習
Deep Learning / DL / ディープラーニング
多数の層を持つニューラルネットワークを用いてデータから高次の特徴表現を自動学習する機械学習手法
転移学習
Transfer Learning
あるタスク・ドメインで学習したモデルの知識を、別の関連タスク・ドメインへ再利用する機械学習の手法
機械学習
Machine Learning / ML
明示的なルールを人手でプログラムする代わりに、データからパターンを学習し予測・判断するアルゴリズムの総称
決定木
Decision Tree
データの特徴量に対する条件分岐を木構造として繰り返し、分類・回帰を予測する機械学習モデル
ランダムフォレスト
Random Forest
多数の決定木をランダムな条件下で学習させ、それらの予測を多数決・平均で統合するアンサンブル学習手法
勾配ブースティング
Gradient Boosting / GBM
弱い予測モデルを1つずつ順番に追加し、直前までの予測誤差を勾配降下法的に修正しながら精度を高めるアンサンブル学習手法
アンサンブル学習
Ensemble Learning
複数の予測モデルの出力を組み合わせることで、単体のモデルより高い予測性能を実現する機械学習の手法群
SVM
Support Vector Machine / サポートベクターマシン
クラス間のマージンを最大化する境界を見つけることで分類・回帰する機械学習モデル
ロジスティック回帰
Logistic Regression
特徴量の線形結合をシグモイド関数で確率に変換し、2値分類する統計的機械学習モデル
オートエンコーダ
Autoencoder / 自己符号化器
入力データを一度圧縮してから復元するよう学習させることで、データの特徴表現を教師なしで獲得するニューラルネットワーク
過学習
Overfitting
モデルが学習データの細部やノイズまで過剰に適合し、未知のデータに対する予測性能が低下する現象
Q学習
Q-Learning
状態と行動の組み合わせの価値(Q値)を試行錯誤を通じて学習する、強化学習の代表的な手法
強化学習
Reinforcement Learning / RL
エージェントが環境との試行錯誤を通じて、報酬を最大化する行動を学習する機械学習の枠組み
AIソフトセンサー
AI Soft Sensor / ソフトセンサー
温度・圧力等、測定容易なセンサーデータからAIが測定困難な品質・状態をリアルタイムに推定する仮想センサー技術
教師あり学習
Supervised Learning
入力データと正解ラベルの対応関係を学習し、未知データのラベルを予測する機械学習の基本的な枠組み
準教師あり学習
Semi-Supervised Learning / 半教師あり学習
少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する機械学習の枠組み
カリキュラム学習
Curriculum Learning / 学習順序
簡単なサンプルから難しいサンプルへと順序立てて学習させることで、学習の効率や汎化性能を高める手法
マルチタスク学習
Multi-Task Learning / MTL / タスク間共有表現
複数の関連タスクを1つのモデルで同時に学習し、タスク間で知識を共有することで汎化性能を高める手法
メタ学習
Meta-Learning / Learning to Learn / 学習の学習
複数のタスクの学習経験から、新しいタスクに素早く適応するための学習の仕方自体を学習する枠組み
連続学習
Continual Learning / 継続学習 / Lifelong Learning
新しいタスクやデータを次々と学習しながら、過去に学習した知識を破壊的に忘れないようにする学習の枠組み
逆強化学習
Inverse Reinforcement Learning / IRL
専門家の行動データから、その行動の背後にある報酬関数を推定する強化学習の枠組み
汎化性能
般化能力 / 汎化能力 / Generalization
学習に使っていない未知のデータに対してモデルが適切に予測できる能力
敵対的サンプル
Adversarial Example / Adversarial Examples / 敵対的入力
人間には知覚できない程度の微小な摂動を入力に加えることで、機械学習モデルに誤った予測をさせる入力データ
回避攻撃
Evasion Attack / 推論迂回 / 推論回避
推論時に入力を細工し、分類器や検知システムの判定をすり抜けさせる攻撃の総称
差分プライバシー
Differential Privacy / DP
個々のデータの有無が分析結果へ与える影響を数学的に制限し、統計分析や機械学習モデルから個人が特定されるリスクを抑える枠組み
訓練-評価乖離
Train-Eval Gap / Train-Test Mismatch
学習時の性能指標と、実運用・評価時の性能とが一致しない現象
異常検知
Anomaly Detection / 外れ値検知
データの中から通常のパターンから逸脱した異常なデータ点や挙動を検出するタスク
推薦システム
Recommendation System / レコメンドシステム / レコメンデーションエンジン
ユーザーの嗜好や行動履歴に基づき、関心を持ちそうなアイテムを推薦するシステム
時系列予測
Time Series Forecasting
過去から現在までの時系列データをもとに、将来の値や傾向を予測するタスク
外れ値検出
Outlier Detection
データ分布から統計的に大きく逸脱した値を検出する手法
ノベルティ検出
Novelty Detection / 新規性検出
学習データに存在しなかった未知のパターンを新規性として検出する手法
協調フィルタリング
Collaborative Filtering / CF
似た嗜好を持つ他ユーザーの行動履歴から推薦する手法
コンテンツベースフィルタリング
Content-based Filtering / コンテンツベース
アイテム自体の特徴に基づき、ユーザーが過去に好んだものと似たアイテムを推薦する手法
帰納推論
Inductive Reasoning
個別の事例や観測データから、一般的な規則やパターンを推測する推論の形式