AI・機械学習の用語辞典

AI・機械学習の用語辞典

全用語を一覧表示しています。用語名をクリックすると、用語解説を参照できます。今後も粛々と用語を拡充していきます。

用語まとめ記事

● 生成AIの用語10選 〜 一般ユーザーが知っておくべき基礎知識

A

Accuracy
AI
AI効果
AIOps
AP (Average Precision)
AUC
AutoML
Average

B

BM25

C

Chain-of-Thoughtプロンプティング
CNN
Colorless green ideas sleep furiously

D

Data-Centric AI
DX

E

ELIZA効果
ELU
EMA
Embedding
Explained variance

F

F1スコア
Fβスコア
Few-shot Learning
F値

G

Garbage In, Garbage Out

H

Hallucination
Huber損失
Human-Centered AI
Human-in-the-Loop

L

L1ノルム
L2ノルム
L∞ノルム
Lpノルム
L1損失
L1ノルム損失
Leaky ReLU
LLM
LogLoss
LSTM

M

macro-F1
MAD
MAE
mAP
MAPE
max距離
Mean
MedAD
MedAE
micro-F1
Mish関数
MLOps
MSE
MSLE

O

Okapi BM25

P

PoC
PoC貧乏
PR-AUC
Precision
PReLU

R

R2
RAE
RAG
Recall
ReLU
Responsible AI
RLHF
RMSE
RMSLE
RMSPE
RNN
RSE
RSS

S

SELU
Sensitivity
SMA
SOTA
Specificity
SSE
State-of-the-Art
Swish関数

T

tanh関数
TensorFlow
tf-idf

W

WMA

X

XAI

Z

Zero-shot Learning

ア

アカウンタビリティ
アルゴリズム

イ

移動平均
イライザ効果

ウ

埋め込み
埋め込み表現

エ

エンベディング

オ

オートエンコーダー
オーバーラップ係数
重み付きF値
音声生成
音声認識

カ

回帰
加重平均
活性化関数
［活性化関数］ELU
［活性化関数］Leaky ReLU
［活性化関数］Mish関数
［活性化関数］PReLU
［活性化関数］ReLU
［活性化関数］SELU
［活性化関数］Swish関数
［活性化関数］tanh関数
［活性化関数］恒等関数
［活性化関数］シグモイド関数
［活性化関数］ステップ関数
［活性化関数］ソフトプラス関数
［活性化関数］ソフトマックス関数
下流タスク
感度

ガ

外挿
概念ドリフト
学習
学習方法
画像生成
画像認識

キ

キーワード検索
機械学習
幾何平均
基盤モデル
強化学習
教師あり学習
教師なし学習
共変量シフト
［距離］ジャッカード距離
［距離］チェビシェフ距離
［距離］ハミング距離
［距離］編集距離
［距離］マハラノビス距離
［距離］マンハッタン距離
［距離］ミンコフスキー距離
［距離］ユークリッド距離
［距離］レーベンシュタイン距離

ク

クラスタリング
訓練
訓練データ

グ

グラウンディング

ケ

決定係数 R2

コ

恒等関数
公平性
コサイン類似度
コスト関数
コンセプトドリフト
混同行列
混同行列（多クラス分類）

ゴ

誤差関数

サ

再現率
最大距離
最頻値

ザ

残差平方和

シ

シグモイド関数
思考の連鎖プロンプティング
自然言語処理
手法
シンギュラリティ
身体性
シンプソン係数
シンプソンのパラドックス
シンボルグラウンディング問題

ジ

ジェネレーティブAI
次元削減
次元の呪い
自己教師あり学習
事前学習
ジャッカード距離
ジャッカード係数
ジャッカード類似度
人工知能

ス

推定
推論
スケーリング則
ステップ関数

セ

正解率
正規化
生成系AI
精度
精度検証データ
責任あるAI
セマンティック検索
セマンティックランク付け

ゼ

ゼロショット学習

ソ

相関係数
［相関係数］ピアソンの積率相関係数
相対絶対誤差
相対二乗誤差
創発
創発的能力
ソフトプラス関数
ソフトマックス関数
疎ベクトル
損失関数
［損失関数］Huber損失
［損失関数］コサイン類似度
［損失関数］二乗和誤差
［損失関数］平均二乗誤差
［損失関数］平均二乗対数誤差
［損失関数］平均絶対誤差

タ

ターゲットシフト

ダ

大規模言語モデル
ダイス係数

チ

チェス盤距離
チェビシェフ距離
チューリングテスト
中央絶対誤差
中央絶対偏差
中央値
中国語の部屋
調和平均

ツ

強いAI

テ

適合率
テストデータ
転移学習

デ

ディープ ニューラル ネットワーク
ディープラーニング
データ中心のAI
データドリフト
デジタルトランスフォーメーション

ト

トイプロブレム
透明性
特異度
特徴量ドリフト
トリム平均
トロッコ問題
トレーニング
トレーニングデータ

ド

ドリフト

ナ

内挿

ニ

二乗和誤差
ニューラルネットワーク
人間中心のAI
人間のフィードバックからの強化学習

ノ

ノーフリーランチ定理

ハ

ハイブリッド検索
ハミング距離
ハルシネーション
半教師あり学習

バ

バイアスとバリアンスのトレードオフ
バーニーおじさんのルール

ヒ

ヒューマン・イン・ザ・ループ
評価関数
［評価関数］決定係数 R2
［評価関数］コサイン類似度
［評価関数］相対絶対誤差
［評価関数］相対二乗誤差
［評価関数］中央絶対誤差
［評価関数］分散説明率
［評価関数］平均二乗誤差
［評価関数］平均二乗対数誤差
［評価関数］平均二乗パーセント誤差の平方根
［評価関数］平均絶対誤差
［評価関数］平均絶対パーセント誤差
評価指標
［評価指標］AP (Average Precision)
［評価指標］AUC
［評価指標］F1スコア
［評価指標］Fβスコア
［評価指標］F値
［評価指標］重み付きF値
［評価指標］LogLoss
［評価指標］macro-F1
［評価指標］mAP
［評価指標］micro-F1
［評価指標］PR-AUC
［評価指標］感度
［評価指標］混同行列
［評価指標］混同行列（多クラス分類）
［評価指標］再現率
［評価指標］正解率
［評価指標］適合率
［評価指標］特異度
表現学習
標準化
標準偏差

ビ

微調整

ピ

ピアソンの積率相関係数

フ

ファインチューニング
不均衡データ
フューショット学習
フランケンシュタイン・コンプレックス
フルテキスト検索
フレーム問題

ブ

分散
分散説明率
分類

プ

プロンプトエンジニアリング

ヘ

平均二乗誤差
平均二乗対数誤差
平均二乗パーセント誤差の平方根
平均絶対誤差
平均絶対偏差
平均絶対パーセント誤差
平均値
編集距離

ベ

ベクトル検索
ベクトルストア
ベクトルデータベース

マ

マイクロ平均
マクロ平均
マハラノビス距離
マルチモーダルAI
マルチモーダル学習
マンハッタン距離

ミ

密ベクトル
みにくいアヒルの子の定理
ミンコフスキー距離

ム

無限大ノルム
無色の緑の考えが猛烈に眠る

モ

目的関数
モデル
モデルドリフト
モード値
モラベックのパラドックス

ユ

ユークリッド距離

ヨ

予測
予測ドリフト
弱いAI

ラ

ラベル
ラベルドリフト

ル

［類似度］BM25
［類似度］tf-idf
［類似度］オーバーラップ係数
［類似度］コサイン類似度
［類似度］シンプソン係数
［類似度］ジャッカード係数
［類似度］ダイス係数
［類似度］ハミング距離
［類似度］編集距離
［類似度］レーベンシュタイン距離

レ

レーベンシュタイン距離
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