略語一覧
- AI ★★★
Artificial Intelligence
人工知能
コンピュータに人間のような知的処理（学習・推論・判断）を行わせる技術の総称。
人工知能をめぐる動向 › 人工知能の定義 › 人工知能の定義
- AIC ★★ ☆
Akaike Information Criterion
赤池情報量規準
モデルの適合度と複雑さのトレードオフを評価する統計的指標。値が小さいほど良いモデルと判断される。
機械学習の概要 › モデルの選択・評価 › モデルの選択・評価
- API ★★ ☆
Application Programming Interface
ソフトウェア間で機能を呼び出すための仕様・窓口。外部サービスの機能をプログラムから利用できる。
ディープラーニングの応用例 › AI プロジェクトの進め方 › AI プロジェクトの進め方
- AUC ★★★
Area Under the Curve
曲線下面積
ROC曲線の下側の面積で表される二値分類モデルの性能指標。1に近いほど識別能力が高いことを示す。
機械学習の概要 › モデルの選択・評価 › モデルの選択・評価
- BIC ★ ☆☆
Bayesian Information Criterion
ベイズ情報量基準
モデル選択に使う指標で、対数尤度からパラメータ数にペナルティを加え、過学習を抑えつつ最適なモデルを選ぶ。
機械学習の概要 › モデルの選択・評価 › モデルの選択・評価
- BoW ★★★
Bag of Words
単語の袋
文書中の単語の出現頻度のみをベクトルで表現するテキスト特徴量化手法。語順は考慮しない。
ディープラーニングの応用例 › 自然言語処理 › 自然言語処理
- BPR ★ ☆☆
Business Process Reengineering
業務プロセス再設計
業務プロセスを抜本的に見直し再設計することで、コスト削減・品質向上・スピードアップを実現する経営改革手法。
ディープラーニングの応用例 › AI プロジェクトの進め方 › AI プロジェクトの進め方
- BPTT ★★ ☆
Backpropagation Through Time
時間方向の誤差逆伝播法
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を時間方向に展開し、各時刻のパラメータ勾配を計算する学習アルゴリズム。
ディープラーニングの要素技術 › 回帰結合層 › 回帰結合層
- CAM ★ ☆☆
Class Activation Mapping
クラス活性化マッピング
CNN が画像のどの領域に注目して判断したかを、ヒートマップで可視化する手法。勾配を使って一般のモデルに広げたのが Grad-CAM。
ディープラーニングの応用例 › モデルの解釈性 › モデルの解釈性
- CBOW ★★ ☆
Continuous Bag of Words
連続単語袋
Word2Vecの学習手法の一つ。周辺単語（文脈）から中心単語を予測するニューラルネットワーク構造。
ディープラーニングの応用例 › 自然言語処理 › 自然言語処理
- CEC ★ ☆☆
Constant Error Carousel
定誤差カルーセル
LSTMのメモリセルが勾配を一定に保つ仕組みで、長期依存関係の学習時に勾配消失・爆発を防ぐ設計原理。
ディープラーニングの応用例 › 自然言語処理 › 自然言語処理
- CNN ★★★
Convolutional Neural Network
畳み込みニューラルネットワーク
画像認識に優れたディープラーニングモデル。畳み込み層でデータの空間的な特徴を自動抽出する。
ディープラーニングの要素技術 › 畳み込み層 › 畳み込み層
- CPU ★★ ☆
Central Processing Unit
中央処理装置
コンピュータの中枢として演算・制御を担うプロセッサ。クロック周波数やコア数が性能指標となる。
ディープラーニングの概要 › ニューラルネットワークとディープラーニング › ニューラルネットワークとディープラーニング
- CTC ★★ ☆
Connectionist Temporal Classification
コネクショニスト時系列分類
入出力の位置アライメントなしに音声認識や文字認識などの系列ラベリングを行うための損失関数・デコード手法。
ディープラーニングの応用例 › 音声処理 › 音声処理
- FCN ★★ ☆
Fully Convolutional Network
全畳み込みネットワーク
全結合層を持たず畳み込み層のみで構成されたネットワークで、任意サイズの入力画像に対してピクセル単位の予測を行う。
ディープラーニングの応用例 › 画像認識 › 画像認識
- FFT ★★ ☆
Fast Fourier Transform
高速フーリエ変換
離散フーリエ変換を高速に計算するアルゴリズム。音声・画像処理や周波数解析に広く利用される。
ディープラーニングの応用例 › 音声処理 › 音声処理
- FPN ★ ☆☆
Feature Pyramid Network
特徴ピラミッドネットワーク
物体検出において複数の解像度の特徴マップをピラミッド状に統合し、多スケールの物体を効率よく検出するネットワーク構造。
ディープラーニングの応用例 › 画像認識 › 画像認識
- GAN ★★★
Generative Adversarial Network
敵対的生成ネットワーク
生成器と識別器を競わせることで、リアルな画像や音声などを生成するディープラーニングの手法。
ディープラーニングの応用例 › データ生成 › データ生成
- GAP ★★ ☆
Global Average Pooling
グローバル平均プーリング
特徴マップ全体の空間次元を各チャネルの平均値1つに集約する操作で、パラメータ数削減や過学習抑制に効果的。
ディープラーニングの要素技術 › プーリング層 › プーリング層
- GDPR ★★★
General Data Protection Regulation
一般データ保護規則
EUが制定した個人データ保護に関する規則。域外の企業にも適用され、違反には高額制裁金が科される。
ディープラーニングの応用例 › 個人情報保護法 › 個人情報保護法
- GLUE ★★ ☆
General Language Understanding Evaluation
自然言語処理モデルの言語理解能力を複数タスクで総合評価するベンチマーク。BERTなどの性能比較に使われる。
ディープラーニングの応用例 › 自然言語処理 › 自然言語処理
- GPU ★★★
Graphics Processing Unit
画像処理装置
画像・映像処理に特化した演算装置。並列処理能力が高くAIや科学計算にも活用される。
ディープラーニングの概要 › ニューラルネットワークとディープラーニング › ニューラルネットワークとディープラーニング
- GRU ★★★
Gated Recurrent Unit
ゲート付き再帰ユニット
LSTMを簡略化したRNNの一種。リセットゲートと更新ゲートの2つで長期依存関係を学習でき、計算コストが低い。
ディープラーニングの要素技術 › 回帰結合層 › 回帰結合層
- IDF ★★ ☆
Inverse Document Frequency
逆文書頻度
多くの文書に出てくる単語ほど小さくなる値。単語の出現頻度（TF）と掛け合わせた TF-IDF で、その文書を特徴づける単語を数値化する。
ディープラーニングの応用例 › 自然言語処理 › 自然言語処理
- IO ★ ☆☆
Input/Output
入出力
コンピュータやモデルへのデータの入力と出力を総称する用語。データパイプラインやシステム設計の基本概念。
ディープラーニングの応用例 › マルチモーダル › マルチモーダル
- KL ★★ ☆
Kullback-Leibler
カルバック・ライブラー
2つの確率分布間の差異を測る非対称な尺度。VAEや情報理論で分布の近似誤差の評価に使われる。
ディープラーニングの概要 › 誤差関数 › 誤差関数
- LDA ★★ ☆
Latent Dirichlet Allocation
潜在ディリクレ配分法
テキストコーパスから潜在的なトピック構造を発見する確率的生成モデル。文書はトピックの混合として表現される。
機械学習の概要 › 教師なし学習 › 教師なし学習
- LIME ★★ ☆
Local Interpretable Model-agnostic Explanations
局所的解釈可能モデル非依存説明
任意の機械学習モデルの予測を局所的に線形近似し、特定の入力に対してどの特徴量が予測に寄与したかを説明する手法。
ディープラーニングの応用例 › モデルの解釈性 › モデルの解釈性
- LLM ★★★
Large Language Model
大規模言語モデル
大量のテキストデータで学習した巨大なAIモデル。文章生成・翻訳・質問応答などを高精度で行う。
ディープラーニングの応用例 › 自然言語処理 › 自然言語処理
- LSTM ★★★
Long Short-Term Memory
長短期記憶
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種。ゲート機構により長期依存関係を学習でき、自然言語処理や時系列予測に広く使われる。
ディープラーニングの要素技術 › 回帰結合層 › 回帰結合層
- MAE ★★ ☆
Mean Absolute Error
平均絶対誤差
予測値と実測値の差の絶対値の平均。外れ値の影響を受けにくく、回帰モデルの評価指標として広く使われる。
機械学習の概要 › モデルの選択・評価 › モデルの選択・評価
- MARL ★ ☆☆
Multi-Agent Reinforcement Learning
マルチエージェント強化学習
複数のエージェントが同一環境内で相互作用しながら協調または競争的に方策を学習する強化学習の枠組み。
ディープラーニングの応用例 › 深層強化学習 › 深層強化学習
- MDS ★ ☆☆
Multidimensional Scaling
多次元尺度構成法
データ間の距離・類似度を保ちながら低次元空間に可視化する次元削減手法。
機械学習の概要 › 教師なし学習 › 教師なし学習
- MFCC ★★ ☆
Mel-Frequency Cepstral Coefficients
メル周波数ケプストラム係数
音声の特徴量として広く使われる係数。人間の聴覚特性を模倣したメル尺度でスペクトルを変換し抽出する。
ディープラーニングの応用例 › 音声処理 › 音声処理
- ML ★★★
Machine Learning
機械学習
データから規則やパターンをコンピュータが自動的に学習し、予測や分類などのタスクを遂行できるようにする技術の総称。
ディープラーニングの応用例 › AI プロジェクトの進め方 › AI プロジェクトの進め方
- MLOps ★★ ☆
Machine Learning Operations
機械学習運用
機械学習モデルの開発から本番運用・保守までを継続的に回す手法・基盤。
ディープラーニングの応用例 › AI プロジェクトの進め方 › AI プロジェクトの進め方
- MSE ★★★
Mean Squared Error
平均二乗誤差
予測値と実測値の差を二乗した値の平均。外れ値に敏感で、回帰問題の損失関数や評価指標として頻繁に使用される。
機械学習の概要 › モデルの選択・評価 › モデルの選択・評価
- NAS ★ ☆☆
Neural Architecture Search
ニューラルアーキテクチャ探索
ニューラルネットワークの構造（層の数や種類など）を自動的に探索して設計する手法。
ディープラーニングの応用例 › 画像認識 › 画像認識
- NDA ★ ☆☆
Non-Disclosure Agreement
秘密保持契約
業務上知り得た機密情報を第三者に開示・漏洩しないことを当事者間で約束する契約。ビジネス交渉や委託開発の開始時に締結されることが多い。
ディープラーニングの応用例 › AI開発委託契約 › AI開発委託契約
- PCA ★★★
Principal Component Analysis
主成分分析
データの分散が最大となる方向（主成分）を求めて次元削減する手法。特徴抽出や可視化に広く用いられる。
機械学習の概要 › 教師なし学習 › 教師なし学習
- PCM ★ ☆☆
Pulse Code Modulation
パルス符号変調
アナログ音声信号をデジタルデータに変換する基本方式。標本化・量子化・符号化の3段階でデジタル化し、CDなどに使用される。
ディープラーニングの応用例 › 音声処理 › 音声処理
- PoC ★★ ☆
Proof of Concept
概念実証
新しいアイデアや技術・手法が実現可能かどうかを小規模な実験や試作で検証すること。本格開発前のリスク低減に活用される。
ディープラーニングの応用例 › AI プロジェクトの進め方 › AI プロジェクトの進め方
- PPO ★★ ☆
Proximal Policy Optimization
近接方策最適化
方策の更新幅を制約するクリッピングを用いて学習を安定化させた強化学習アルゴリズムで、実装の簡易さと高い性能で広く利用される。
ディープラーニングの応用例 › 深層強化学習 › 深層強化学習
- ReLU ★★★
Rectified Linear Unit
正規化線形ユニット
入力が正ならそのまま、負なら0を出力する活性化関数。勾配消失を抑えディープラーニングで広く使われる。
ディープラーニングの概要 › 活性化関数 › 活性化関数
- RLHF ★★★
Reinforcement Learning from Human Feedback
人間のフィードバックによる強化学習
人間の評価・好みをフィードバックとして利用しAIモデルを強化学習で訓練する手法。大規模言語モデルの品質向上に広く活用される。
ディープラーニングの応用例 › 深層強化学習 › 深層強化学習
- RMSE ★★ ☆
Root Mean Squared Error
二乗平均平方根誤差
MSEの平方根で、予測誤差を元の単位で表現できる評価指標。外れ値の影響を受けやすく回帰評価に用いられる。
機械学習の概要 › モデルの選択・評価 › モデルの選択・評価
- RNN ★★★
Recurrent Neural Network
時系列データや自然言語処理に用いるニューラルネットワーク。前の出力を次の入力に使う再帰構造を持つ。
ディープラーニングの要素技術 › 回帰結合層 › 回帰結合層
- ROC ★★★
Receiver Operating Characteristic
受信者動作特性
分類モデルの性能を評価するグラフ。偽陽性率を横軸、真陽性率を縦軸にとり、閾値変化に対するトレードオフを可視化する。
機械学習の概要 › モデルの選択・評価 › モデルの選択・評価
- SaaS ★★ ☆
Software as a Service
クラウド型ソフトウェア提供
ソフトウェアをインターネット経由でサービスとして提供するクラウド形態。利用者はインストール不要でブラウザ等からアクセスできる。
ディープラーニングの応用例 › AIサービス提供契約 › AIサービス提供契約
- SARSA ★★ ☆
State-Action-Reward-State-Action
SARSA
現在の状態・行動・報酬・次状態・次行動の5つ組を用いてQ値を更新するオンポリシーの時間的差分強化学習手法。
機械学習の概要 › 強化学習 › 強化学習
- Seq2Seq ★★★
Sequence to Sequence
系列変換モデル
入力系列を別の系列に変換するモデル。機械翻訳や要約などに使われる。
ディープラーニングの要素技術 › Attention › Attention
- SGD ★★★
Stochastic Gradient Descent
確率的勾配降下法
毎回ランダムに選んだ少量のサンプルで勾配を計算してパラメータを更新する最適化手法。大規模データに効率的。
ディープラーニングの概要 › 最適化手法 › 最適化手法
- SNE ★★ ☆
Stochastic Neighbor Embedding
確率的近傍埋め込み
高次元データを低次元空間に可視化する手法。近傍点間の類似度を確率的に保持して次元削減する。t-SNEの基礎。
機械学習の概要 › 教師なし学習 › 教師なし学習
- SSD ★ ☆☆
Single Shot MultiBox Detector
画像をネットワークに1回通すだけで、物体の位置とクラスを同時に推定する物体検出モデル。大きさの違う複数の特徴マップを使い、さまざまな大きさの物体を見つける。
ディープラーニングの応用例 › 画像認識 › 画像認識
- SVD ★★ ☆
Singular Value Decomposition
特異値分解
行列を3つの行列の積に分解する手法。次元削減・推薦システム・画像圧縮などに広く活用される。
機械学習の概要 › 教師なし学習 › 教師なし学習
- SVM ★★★
Support Vector Machine
サポートベクターマシン
データを超平面で分類する機械学習アルゴリズム。マージン最大化の考え方に基づき、分類・回帰問題で高い精度を発揮する。
機械学習の概要 › 教師あり学習 › 教師あり学習
- TPU ★★ ☆
Tensor Processing Unit
テンソル処理装置
Googleが機械学習の推論・学習処理に特化して開発したASIC。行列演算を高速かつ省電力で処理できる。
ディープラーニングの概要 › ニューラルネットワークとディープラーニング › ニューラルネットワークとディープラーニング
- UCB ★★ ☆
Upper Confidence Bound
上側信頼限界
強化学習の多腕バンディット問題で使われる戦略。推定報酬の上側信頼区間が最大の行動を選び、探索と活用を両立する。
機械学習の概要 › 強化学習 › 強化学習
- VAE ★★★
Variational Autoencoder
変分オートエンコーダ
入力データを確率的な潜在空間に符号化し、変分推論を用いて潜在変数の事後分布を学習する生成モデルの一種。
ディープラーニングの要素技術 › オートエンコーダ › オートエンコーダ
- VQ ★ ☆☆
Vector Quantization
ベクトル量子化
連続ベクトルを有限のコードブックのエントリに置き換えて離散表現に変換する手法。音声圧縮やVQ-VAEなどに活用される。
ディープラーニングの要素技術 › オートエンコーダ › オートエンコーダ
- XAI ★★★
Explainable Artificial Intelligence
説明可能なAI
AIの判断根拠や推論プロセスを人間が理解できる形で説明・可視化する技術・手法の総称。
ディープラーニングの応用例 › モデルの解釈性 › モデルの解釈性
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