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【AI初心者必見!】明日から使える12のAI魔法の言葉

どうもーRYです🌐
今日は早速内容ですが、
未来のカギを握る!13のAIワードを解説していきます♪
参考になるぞ!という人は
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ではでは

⚗️01.ディープラーニング(Deep learning)


人工知能を実現する技術の一つで、多層のニューラルネットワークを用いて膨大なデータからパターンを抽出し、自動的に学習することで、認識や予測などの高度な処理を行います。


⚗️02.人工知能(Artificial intelligence)


人間の知能を模倣するコンピュータ技術で、機械学習、自然言語処理、知識表現などが含まれます。人工知能を活用することで、自動化や効率化、新しい価値の創造などが可能となります。


⚗️03.ニューラルネットワーク(Neural network)


ディープラーニングに用いられる一種のアルゴリズムで、人間の脳をモデル化したものです。多層のニューロンから構成され、それらが相互に信号をやり取りして学習を行います。


⚗️04.IoT(モノのインターネット)


インターネットに接続された様々な物理デバイスやセンサーなどから得られたデータを収集・分析し、ビジネスや生活のさまざまな局面で活用することを目的とした技術です。


⚗️05.データマイニング


大量のデータからパターンを抽出し、知識や情報を発見する技術です。データベースやウェブ上のデータを利用して、マーケティング、予測分析、リスク管理などに活用されます。

⚗️06.ビッグデータ


膨大なデータ量を指す用語で、あまりにも大量で複雑なため、従来のデータ処理手法では処理が困難でした。ビッグデータを処理する技術が進化したことで、様々な分野で活用されています。


⚗️07.ユーザーエクスペリエンスAI


ユーザーの行動や反応をデータとして収集し、そのデータを分析することで、ユーザーが求める体験を最適化する技術です。ウェブサイトやアプリの改善などに利用されます。

⚗️08.強化学習(Reinforcement Learning)


機械学習の一種で、エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化する行動を学習する手法です。エージェントが現在の状態を観察し、その状態に対してどの行動が報酬を最大化するかを学習します。例えば、ゲームやロボット制御などの分野で利用されます。

⚗️09.ハイパーパラメータ


機械学習モデルの設定において、学習アルゴリズムが自動的に最適化できないパラメータのことを指します。例えば、ニューラルネットワークの隠れ層の数や、各層のニューロンの数などがハイパーパラメータです。ハイパーパラメータを適切に調整することで、モデルの性能を最適化することができます。


⚗️10.メタ学習(Meta Learning)


機械学習の一種で、モデルが学習するタスクを最適化するために、学習アルゴリズム自体を学習する手法です。つまり、学習アルゴリズムが、どのように学習すべきかを学習することで、新しいタスクに対して高い性能を発揮することができます。

⚗️11.GPT(Generative Pretrained Transformer)


自然言語処理の分野で利用される言語モデルの一種で、Transformerというアーキテクチャをベースにしています。大量のテキストデータを学習しており、文章の自動生成や言語処理のタスクに利用されます。

⚗️12.API(Application Programming Interface)


ソフトウェアの機能やデータに外部からアクセスするためのインターフェースです。APIを利用することで、外部のプログラムやアプリケーションから、データや機能を利用することができます。例えば、Google Maps APIを利用して、ウェブサイト上に地図を表示することができます。


と云うことでいかがやったやろうか?
こういう投稿も今後知りたいぞーって人がいそうなら
今後も投稿してこうと思ってるから
ぜひ参考になったわーって方っ!
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最後まで読んでくれてありがとうございましたっ

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