写楽式カンタンAI講座vol.2：ドラゴン怒りの鉄拳
今回はChatGPTを使って、初心者向けの簡単なAI用語のご紹介をしようと思ったんですが、失敗してやたら専門的過ぎる用語集が生成されてしまいました。捨てるのも勿体ないのでそのままお売りします。
「AI専門用語100」というのが正式なタイトルです。文字通り100項目あります。何の役に立つのか分かりませんが、物好きな方がおりましたらどうぞ。「初心者向け」って指示したのに「トピックモデリング」とか「モンテカルロ木探索」とかが出てきます。大事な概念ですけどね。個々の用語の詳しい解説はそれこそChatGPTに聞いてください。
もしかしたらAI研究者を目指す学生とかには有用かもしれません。まぁたったの100個ですから、教養として覚えておいてもいいかもしれません。
1. 人工知能（AI: Artificial Intelligence）
人工知能とは、人間のように学習し、推論し、問題を解決するコンピュータシステムのことです。AIはさまざまな分野で利用されており、日常生活からビジネスまで幅広く応用されています。
2. 機械学習（Machine Learning）
機械学習は、コンピュータがデータを使って学習し、経験から改善していく技術です。プログラムが明示的に指示されなくても、自動的にパターンを見つけ、予測や分類を行います。
3. ニューラルネットワーク（Neural Network）
ニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能を模倣した計算モデルです。多層構造を持ち、各層が入力データを処理し、次の層に渡していきます。これにより、複雑なパターン認識や学習が可能となります。
4. ディープラーニング（Deep Learning）
ディープラーニングは、ニューラルネットワークの一種で、多層（ディープ）なネットワークを用いて学習する手法です。画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くの分野で優れた性能を発揮しています。
5. 自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）
自然言語処理は、人間の言語を理解し、生成する技術です。チャットボット、翻訳アプリ、音声アシスタントなどで利用されており、人間とコンピュータのコミュニケーションを容易にします。
6. ChatGPT
ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型AIモデルです。GPT（Generative Pre-trained Transformer）という技術を基にしており、大量のテキストデータを学習し、人間らしい文章を生成する能力があります。ユーザーとの対話を通じて情報提供やサポートを行います。
7. GPT（Generative Pre-trained Transformer）
GPTは、OpenAIが開発した自然言語処理モデルです。事前に大量のテキストデータで訓練（プレトレーニング）され、その後、特定のタスクに合わせて微調整（ファインチューニング）されます。これにより、多様なテキスト生成や対話が可能となります。
8. トランスフォーマー（Transformer）
トランスフォーマーは、ニューラルネットワークの一種で、特に自然言語処理に優れています。自己注意機構（Self-Attention Mechanism）を用いて、入力データの中で重要な部分に注目しながら処理を行います。これにより、長文の文脈理解が得意です。
9. プレトレーニング（Pre-training）
プレトレーニングは、AIモデルを大量のデータで事前に訓練するプロセスです。これにより、基本的な知識やパターンを学習し、その後の特定タスクへの適用が容易になります。
10. ファインチューニング（Fine-tuning）
ファインチューニングは、プレトレーニングを終えたモデルを特定のタスクに合わせて微調整するプロセスです。例えば、医療分野のテキストデータでファインチューニングを行えば、医療関連の質問により適切に応答できるようになります。
11. 自己注意機構（Self-Attention Mechanism）
自己注意機構は、トランスフォーマーモデルにおいて重要な役割を果たします。入力データの各部分が他の部分に対してどれだけ重要かを計算し、重要な部分に重点を置いて処理を行います。これにより、長文の文脈を理解しやすくなります。
12. 大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）
大規模言語モデルは、膨大な量のテキストデータで訓練された言語モデルです。GPT-3やGPT-4はその例であり、多様なテキスト生成や質問応答が可能です。
13. トークン（Token）
トークンは、テキストデータを細かく分割した単位のことです。単語や文字、サブワードなどがトークンとして扱われます。AIモデルは、これらのトークンを入力として処理し、結果を生成します。
14. モデルサイズ（Model Size）
モデルサイズは、AIモデルのパラメータの数を指します。パラメータが多いほど、モデルの学習能力や表現力が高まりますが、計算資源も多く必要とされます。
15. 訓練データ（Training Data）
訓練データは、AIモデルを学習させるために使用されるデータセットです。多様な情報やパターンを含む大量のデータが必要です。
16. 推論（Inference）
推論は、訓練済みのAIモデルを使用して新しいデータに対する予測や応答を生成するプロセスです。例えば、ユーザーの質問に対して回答を生成することが推論に該当します。
17. コンテキスト（Context）
コンテキストは、対話やテキストの中での文脈や状況を指します。AIモデルは、コンテキストを理解することで、より適切な応答や生成を行います。
18. バイアス（Bias）
バイアスは、AIモデルが学習データに含まれる偏りを反映してしまうことを指します。バイアスを排除するために、公平で多様なデータの使用や調整が求められます。
19. オープンAI（OpenAI）
オープンAIは、AI研究と開発を行う組織であり、ChatGPTやGPTシリーズなどのAIモデルを開発しています。オープンAIは、AIの安全性と倫理性を重視しています。
20. インターフェース（Interface）
インターフェースは、ユーザーがAIモデルとやり取りするための手段です。テキスト入力や音声入力、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）などが含まれます。
21. 言語モデル（Language Model）
言語モデルは、テキストデータを使って言語のパターンを学習し、文章を生成したり、テキストの理解を行うモデルです。ChatGPTは高度な言語モデルの一例です。
22. 言語生成（Text Generation）
言語生成は、AIモデルが新しいテキストを作り出すプロセスです。ユーザーの入力に基づいて応答を生成したり、文章を作成することが含まれます。
23. データ前処理（Data Preprocessing）
データ前処理は、AIモデルの訓練前にデータを整理し、形式を整える作業です。ノイズの除去、正規化、トークン化などが含まれます。
24. ノイズ（Noise）
ノイズは、データに含まれる不必要な情報やエラーです。ノイズを除去することで、モデルの学習効率や精度を向上させることができます。
25. 正規化（Normalization）
正規化は、データのスケールや分布を一定にするための手法です。これにより、モデルの学習が安定しやすくなります。
26. トークン化（Tokenization）
トークン化は、テキストを小さな単位（トークン）に分割するプロセスです。単語、文字、サブワードなどがトークンとして扱われます。
27. シーケンス（Sequence）
シーケンスは、一連のデータポイントやトークンの集合です。自然言語処理では、文章やテキストがシーケンスとして扱われます。
28. シーケンスモデル（Sequence Model）
シーケンスモデルは、シーケンスデータを処理するためのモデルです。LSTMやGRUなどのリカレントニューラルネットワーク（RNN）がその例です。
29. 言語理解（Language Understanding）
言語理解は、テキストの意味や意図を理解するプロセスです。自然言語処理の一部として、質問応答や意図認識に利用されます。
30. 質問応答システム（Question Answering System）
質問応答システムは、ユーザーの質問に対して適切な回答を提供するAIシステムです。FAQやカスタマーサポートなどで利用されます。
31. チャットボット（Chatbot）
チャットボットは、テキストまたは音声を通じてユーザーと対話するAIシステムです。カスタマーサポート、情報提供、エンターテイメントなどで利用されます。
32. トピックモデリング（Topic Modeling）
トピックモデリングは、テキストデータから主要なトピックやテーマを自動的に抽出する技術です。LDA（潜在ディリクレ配分法）などが代表的な手法です。
33. セマンティック解析（Semantic Analysis）
セマンティック解析は、テキストの意味や文脈を解析する技術です。単語の意味や文の構造を理解することで、より自然な応答や翻訳が可能となります。
34. 意図認識（Intent Recognition）
意図認識は、ユーザーの発言からその意図や目的を理解する技術です。チャットボットや音声アシスタントで広く使用されます。
35. 文法的正確性（Grammatical Accuracy）
文法的正確性は、生成されたテキストが文法的に正しいかどうかを評価する指標です。高い正確性は、自然で理解しやすいテキスト生成に寄与します。
36. 文脈保持（Context Retention）
文脈保持は、対話の中で過去のやり取りを記憶し、適切に反映する能力です。これにより、一貫性のある対話が可能となります。
37. カスタマイズ（Customization）
カスタマイズは、特定のニーズや用途に合わせてAIモデルを調整することです。特定のドメイン知識や言語スタイルに合わせてモデルを調整します。
38. エンティティ認識（Entity Recognition）
エンティティ認識は、テキスト中の固有名詞や特定の項目を識別する技術です。人物名、地名、組織名などを特定します。
39. コーパス（Corpus）
コーパスは、AIモデルの訓練に使用される大量のテキストデータの集合です。多様な文章や文脈を含むことで、モデルの学習が効果的になります。
40. 自己学習（Self-supervised Learning）
自己学習は、ラベルなしデータを使ってモデルが自ら学習する手法です。テキストの一部を隠して予測させることで、言語の構造や意味を学習します。
41. モデル評価（Model Evaluation）
モデル評価は、AIモデルの性能を評価するプロセスです。精度、再現率、F値などの指標を用いて、モデルの品質を測定します。
42. ベンチマーク（Benchmark）
ベンチマークは、AIモデルの性能を比較するための基準となるデータセットやタスクです。標準化されたテストでモデルの性能を比較します。
43. 過学習（Overfitting）
過学習は、モデルが訓練データに過度に適合してしまい、汎用性が失われる現象です。これにより、新しいデータに対する予測精度が低下します。
44. 正則化（Regularization）
正則化は、モデルの過学習を防ぐための手法です。モデルの複雑さを制約することで、より汎用性の高いモデルを構築します。
45. 学習率（Learning Rate）
学習率は、モデルの訓練時にパラメータを更新する速さを示す指標です。適切な学習率の設定は、効率的な学習に不可欠です。
46. バッチ処理（Batch Processing）
バッチ処理は、データを小さなバッチに分けてモデルを訓練する手法です。これにより、計算資源の効率的な利用が可能となります。
47. エポック（Epoch）
エポックは、モデルが訓練データ全体を一度学習することを指します。複数のエポックを通じてモデルの精度が向上します。
48. 確率的勾配降下法（SGD: Stochastic Gradient Descent）
確率的勾配降下法は、ランダムに選ばれたバッチデータを使ってパラメータを更新する手法です。計算効率が高く、大規模データセットに適しています。
49. 損失関数（Loss Function）
損失関数は、モデルの予測と実際の値との誤差を測定する指標です。損失を最小化することがモデルの目標となります。
50. 生成モデル（Generative Model）
生成モデルは、新しいデータを生成する能力を持つモデルです。GAN（生成的対抗ネットワーク）やVAE（変分オートエンコーダー）などが含まれます。
51. カスタムGPT（Custom GPTs）
カスタムGPTは、特定のニーズやタスクに合わせてカスタマイズされたGPTモデルのことです。企業や個人が独自のデータや要求に基づいて調整したモデルを利用することで、特定の分野に特化した応答や機能を提供します。
52. プロンプト（Prompt）
プロンプトは、AIモデルに対して入力として与えられるテキストです。ユーザーが質問や指示を入力する際に使用され、モデルはこのプロンプトに基づいて応答や生成を行います。
53. コンテンツフィルタリング（Content Filtering）
コンテンツフィルタリングは、不適切な内容や有害な情報を除去するための技術です。AIモデルの生成内容を監視し、フィルタリングすることで、安全で適切な情報提供を行います。
54. ドメイン適応（Domain Adaptation）
ドメイン適応は、AIモデルが特定の分野や領域に特化するための調整プロセスです。例えば、医療や法律などの専門分野において、特化した知識を持つモデルを作成します。
55. ファインチューニングデータ（Fine-tuning Data）
ファインチューニングデータは、プレトレーニング済みのモデルを特定のタスクや分野に合わせて微調整するために使用されるデータセットです。このデータは、特定のニーズに応じた最適なモデルを作るために重要です。
56. コンテキストウィンドウ（Context Window）
コンテキストウィンドウは、AIモデルが一度に処理できる入力テキストの長さを指します。モデルは、この範囲内での文脈を考慮して応答を生成します。
57. 自然言語理解（NLU: Natural Language Understanding）
自然言語理解は、AIが人間の言語を理解し、その意味を解析する技術です。質問応答、意図認識、感情分析などに利用されます。
58. 自然言語生成（NLG: Natural Language Generation）
自然言語生成は、AIが自然な文章を生成する技術です。テキスト作成、レポート生成、対話システムなどで利用されます。
59. 生成的対抗ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）
GANは、2つのニューラルネットワーク（生成器と識別器）が互いに競い合うことでデータを生成する技術です。画像生成やデータの補完などに利用されます。
60. エンコーダーデコーダーモデル（Encoder-Decoder Model）
エンコーダーデコーダーモデルは、入力データをエンコードして内部表現を作成し、その後デコードして出力を生成するニューラルネットワークの構造です。翻訳や対話システムなどに使用されます。
61. 注意機構（Attention Mechanism）
注意機構は、入力データの中で重要な部分にフォーカスする技術です。これにより、長いテキストの中でも重要な情報を抽出し、効果的に処理することができます。
62. 自己教師あり学習（Self-supervised Learning）
自己教師あり学習は、ラベルなしデータを使ってAIモデルが自己学習する手法です。データの一部を隠して予測することで、データの構造やパターンを学びます。
63. ハイパーパラメータ（Hyperparameter）
ハイパーパラメータは、モデルの訓練プロセス中に設定されるパラメータです。学習率やバッチサイズなどが含まれ、これらの値を調整することでモデルの性能が最適化されます。
64. バッチサイズ（Batch Size）
バッチサイズは、モデルの訓練時に一度に処理されるデータの量です。適切なバッチサイズの設定は、訓練の効率とモデルの精度に影響します。
65. 学習率スケジューリング（Learning Rate Scheduling）
学習率スケジューリングは、訓練の進行に応じて学習率を調整する手法です。初期段階では大きく、後半では小さくすることで、モデルの収束を促します。
66. 転移学習（Transfer Learning）
転移学習は、既に学習済みのモデルを利用して新しいタスクに適応させる手法です。これにより、少ないデータや短い時間で高性能なモデルを構築できます。
67. 逐次モデル（Sequential Model）
逐次モデルは、シーケンシャルデータを扱うためのモデルです。RNNやLSTMなどが含まれ、時系列データやテキストデータの処理に適しています。
68. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
BERTは、双方向のトランスフォーマーモデルであり、テキストの文脈をより深く理解するために使用されます。多くのNLPタスクで高い性能を発揮します。
69. RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）
RoBERTaは、BERTを改良したモデルで、より大規模なデータと長時間の訓練を通じて性能を向上させています。
70. エンティティリンク（Entity Linking）
エンティティリンクは、テキスト中のエンティティ（固有名詞や特定項目）を外部の知識ベースに関連付ける技術です。これにより、情報の一貫性と正確性が向上します。
71. テキスト分類（Text Classification）
テキスト分類は、テキストデータを特定のカテゴリやラベルに分類するタスクです。スパムフィルタリング、感情分析、トピック分類などが含まれます。
72. テキスト要約（Text Summarization）
テキスト要約は、長いテキストから重要な情報を抽出し、短い要約を生成する技術です。ニュース記事の要約やレポートのハイライト作成に利用されます。
73. センチメント分析（Sentiment Analysis）
センチメント分析は、テキストデータから感情や意見を抽出する技術です。ポジティブ、ネガティブ、中立の感情を識別することが一般的です。
74. コード生成（Code Generation）
コード生成は、自然言語の説明からプログラムコードを生成する技術です。ソフトウェア開発の支援や自動化に利用されます。
75. 対話管理（Dialogue Management）
対話管理は、ユーザーとの対話を効果的に進行させるための技術です。ユーザーの意図を理解し、適切な応答やアクションを決定します。
76. マルチモーダル学習（Multimodal Learning）
マルチモーダル学習は、複数の異なるデータ形式（テキスト、画像、音声など）を統合して学習する手法です。総合的な理解と応答が可能になります。
77. 生成モデル対抗ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）
GANは、生成器と識別器の2つのニューラルネットワークが競い合うことで、新しいデータを生成する手法です。画像生成やデータ補完などに利用されます。
78. 自然言語インターフェース（NLI: Natural Language Interface）
自然言語インターフェースは、ユーザーが自然言語でコンピュータシステムとやり取りするための技術です。音声アシスタントやチャットボットがその例です。
79. テキストエンベディング（Text Embedding）
テキストエンベディングは、テキストを数値ベクトルに変換する技術です。これにより、機械学習モデルがテキストを処理しやすくなります。
80. テキスト生成評価（Text Generation Evaluation）
テキスト生成評価は、AI
モデルが生成したテキストの品質を評価するプロセスです。流暢さ、一貫性、情報の正確性などが評価されます。
81. プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルに対して適切な入力（プロンプト）を設計・調整する技術です。これにより、モデルから望ましい応答を引き出すことができます。
82. ゼロショット学習（Zero-shot Learning）
ゼロショット学習は、AIモデルが訓練時に見たことのないタスクを実行できる能力です。既存の知識を活用して新しい状況に対応します。
83. ワンショット学習（One-shot Learning）
ワンショット学習は、少数の例（1つまたは少数）を基に新しいタスクを学習する手法です。少ないデータで高精度なモデルを構築できます。
84. 少数ショット学習（Few-shot Learning）
少数ショット学習は、少数のデータポイントを基にモデルが新しいタスクを学習する手法です。特にデータが限られている状況で有効です。
85. 自然言語質問応答（NLQA: Natural Language Question Answering）
自然言語質問応答は、自然言語でユーザーの質問に対して回答を生成する技術です。FAQシステムや検索エンジンなどで利用されます。
86. 対話型エージェント（Conversational Agent）
対話型エージェントは、ユーザーとの対話を通じて情報提供やタスク実行を行うAIシステムです。チャットボットや音声アシスタントが例です。
87. コモンセンス推論（Common Sense Reasoning）
コモンセンス推論は、常識的な知識を用いて推論を行う技術です。日常生活の知識を活用して自然な応答を生成します。
88. 知識グラフ（Knowledge Graph）
知識グラフは、データ間の関係性をグラフ構造で表現したデータベースです。これにより、情報の関連性と文脈を理解しやすくなります。
89. エンドツーエンド学習（End-to-End Learning）
エンドツーエンド学習は、入力から出力までを一貫して学習する手法です。中間処理を含めた全体を通じてモデルを訓練します。
90. トランスファーラーニング（Transfer Learning）
トランスファーラーニングは、既存の学習済みモデルを利用して新しいタスクに適応させる手法です。これにより、短時間で高性能なモデルを構築できます。
91. 意図推定（Intent Estimation）
意図推定は、ユーザーの発言からその意図や目的を推測する技術です。自然な対話を実現するために重要です。
92. コーパス拡張（Corpus Expansion）
コーパス拡張は、AIモデルの訓練データを増やすために、新しいデータセットを収集・生成するプロセスです。これにより、モデルの精度が向上します。
93. 対話履歴（Dialogue History）
対話履歴は、ユーザーとの過去のやり取りを記録したデータです。これを活用して一貫性のある対話を提供します。
94. モダリティ（Modality）
モダリティは、データの種類（テキスト、音声、画像など）を指します。マルチモーダル学習では、複数のモダリティを統合して学習します。
95. モンテカルロ木探索（MCTS: Monte Carlo Tree Search）
モンテカルロ木探索は、ゲームAIなどで使用される探索アルゴリズムです。確率的なシミュレーションを通じて最適な戦略を見つけます。
96. シーケンスツーシーケンス（Seq2Seq: Sequence to Sequence）
シーケンスツーシーケンスは、入力シーケンスから出力シーケンスを生成するモデルです。機械翻訳やテキスト生成で利用されます。
97. ビームサーチ（Beam Search）
ビームサーチは、テキスト生成時に複数の候補を同時に探索するアルゴリズムです。最適な生成結果を得るために使用されます。
98. バイアス補正（Bias Mitigation）
バイアス補正は、AIモデルが学習データに含まれる偏りを排除・軽減する技術です。公平で客観的なモデルの実現を目指します。
99. プライバシー保護機械学習（Privacy-preserving Machine Learning）
プライバシー保護機械学習は、ユーザーの個人情報を保護しながらモデルを訓練・運用する技術です。フェデレーテッドラーニングなどが含まれます。
100. リインフォースメントラーニング（強化学習: Reinforcement Learning）
強化学習は、エージェントが環境との相互作用を通じて報酬を最大化する行動を学習する手法です。ゲームAIやロボット制御などで利用されます。