●用語集

Stochastic Gradient Descent : SGD：訓練データーつに対して重みを1 回更新する学習方法。SGD(確率的勾配降下法)では、ランダムに抽出した1つのデータを使って関数の最小値を探索します。【メリット】メモリの使用...

SAEInternational(モビリティ専門家を会員とする米国の非営利団体)はSAEJ3016として運転自動化システムのレベルに関する規格を公開している。それによれば人の手によらず自動車を運転する自動運転は人(運転手)と車(システム)が...

教師なし学習の手法の一つ。非線形性を持つ特徴抽出、次元削減等が可能であり、ニューラルネットワークの事前学習や初期値の決定に利用される。上図のように、入力の次元が3次元であるものを2次元に落としてから、これをもう一度3次元に復元し、ほとんど同...

人間が日常的に使用する自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術。言葉から情報を抽出して識別や未来予測をする認識モデル、会話文等を生成する生成モデルに大きく分けられる。

教師データを使わずにデータの本質的な構造を浮かび上がらせる機械学習の手法。教師なし学習が解決するタスクにはクラスタリング・次元削減・異常検知がある(異常検知は教師あリ学習のタスクでもある)。

入力とそれに対応する正解ラベルの組み合わせ(教師データ)を基に予測値を正解に近づけることを目指す機械学習の手法。教師あリ学習が解決するタスクには分類・回帰がある。

エージェントの環境の状態に応じた行動に対して報酬を設定し、報酬が多くなる行動を求める機械学習の手法。ある状態である行動を行う確率を方策と呼ぶ。

DNN：DeepNeuralNetwork：ニューラルネットワークの多層ネットワークを(狭義には4層以上に)深くした機械学習の手法。

教師あり学習のタスクの一つ。対象データから未知の数値を推測する。例えば物件の家賃や将来の売上高の推測等が回帰である。回帰の中で最も基本的なアルゴリズムに線形回帰がある。線形回帰は予測に使用する変数が一つの单回帰、予測に使用する変数が二つ以上...

ニューラルネットワークの学習においてデータセットを幾つかに分けたサブセットに含まれているデータの数のこと。