●用語集

何らかの仮定・前提知識がなければ分類やパターン認識は不可能であることを示す定理。機械学習におけるみにくいアヒルの子の定理（醜いアヒルの子の定理： Ugly Duckling theorem）とは、何らかの「仮定（＝事前知識や偏向、帰納バイア...

Google傘下のAl開発企業。DeepMindの開発したAIには下記のようなものがある。♦ AlphaGo :囲籍AI。ハンデイキャップなしで初めてプロ祺士を破った。2016年に世界王者の経歴を持つイ・セドル九段に4勝1敗で勝利した。♦ ...

IBMが1989年より開発を開始したチェス用のスーバーコンピュータ。1秒問に2億手の先読みを行う性能があった。

自動運転車の運行に関する情報を記録する装置。2020年の道路運送車両法の改正によリ、自動運転車の使用者が作動状態記録裝置を設置する義務、作動状態記録裝置のデータを保存する義務の項目が設けられた。1：「自動運行装置」の定義を明記（道路交通法第...

目的を達成するために最適なパラメーターの値を見つけ出すこと。機械学習においては予測や分類のためのモデルの内部的なパラメーターを設定すること。機械学習における代表的な最適化アルゴリズムには下記のようなものがある。●確率的勾配降下法●ミニバッチ...

情報量、データ量の単位。小さい方から順に下記 の単位で表される。バイト < キロバイトく メガバイト < ギガバイトく テラバイト < ペタバイト < エクサバイト く ゼタバイト く ヨタバイト。

機械学習において学習に必要なデータ数は説明変数(パラメータ)の数の10倍になるという感覚を表す用語。機械学習におけるバーニーおじさんのルール（Uncle Bernie's rule）とは、ニューラルネットワークの重みパラメーターの数に対して...

機械学習において学習をする際、正解と予測の誤差が少なくなるように虚さやバイアスといったパラメータを変更する関数。機械学習における損失関数（Loss function）とは、「正解値」と、モデルによる出力された「予測値」とのズレの大きさ（これ...

いくつかの訓練データからランダムにサンプリングしたミニバッチと呼ばれるデータの集まりを用 意し、ミニバッチごとに重みを1 回更新する学習方法。ミニバッチ勾配降下法 は、SGDとバッチ勾配降下法の間をとった方法になります。 データの一部を利用...

訓練データを全て学習に使った上で重みを１回更新する学習方法(つまリイテレーションとエポックが同数)。バッチ勾配降下法では、全データを使って関数の最小値を探索します。つまり全てのデータの平均のデータに対して勾配降下法を使うイメージになります。...