「C」 | AI用語辞典

CECがLSTMにおける勾配消失を防ぐ仕組み

-CEC（セル）とは- CEC（Context Embedding Controller、コンテキスト埋め込みコントローラ）は、LSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）ネットワークにおける勾配消失問題に対処するために考案されたコンポーネントです。LSTMは、過去時間の情報を保持するのに優れた時系列データ処理モデルですが、時間経過とともに勾配が消失する傾向があります。 CECは、LSTMのセル状態を制御し、勾配の消失を防ぎます。セル状態は、過去の情報が格納されたLSTMの内部メモリです。CECは、セルの内部情報を考慮して、最適な勾配更新を行います。これにより、時間経過に伴う勾配の消失が緩和され、ネットワークのトレーニングがより効率的になります。

2024.04.20

機械学習に関する用語

コンピュータにすべての常識を！Cycプロジェクト

Cyc プロジェクトの概要 Cyc プロジェクトは、コンピュータに世界の常識に関する膨大な知識を体系的に与えることを目指す野心的な取り組みです。常識とは、日常生活で人々が当然のこととして知っている基本的な事実やルールのことです。Cyc プロジェクトは、コンピュータにこれらの知識を持たせることで、コンピュータがより人間らしく、より柔軟に現実世界の問題を解決したり、自然言語を理解したりすることを可能にすることを目指しています。

2024.04.20

自然言語処理に関する用語

COM電子計算機出力マイクロフィルムとは

-COM電子計算機出力マイクロフィルムの概要- COM（Computer Output Microfilm）は、コンピューターから直接マイクロフィルムに出力する技術です。紙の出力ではなく、マイクロフィルムに出力することで、大量のデータをコンパクトで耐久性の高い形で保存できます。 COMは、大規模データ処理において紙不足による出力制御の必要性から生まれました。従来、大量のデータは紙に出力されていましたが、紙の需要が急増し、紙不足が発生したのです。COMは、この問題に対処し、データ量の増加に対応するソリューションとして登場しました。

2024.04.20

AIの応用に関する用語

CNNとは：画像認識に革命をもたらしたAI用語

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像認識の分野に革命を起こした AI用語です。CNNは、画像を処理するための独特な構造を持ち、その層が画像の特徴を学習し、階層的な表現を構築します。CNNの最初の層は、エッジやコーナーなど、画像の低レベルの特徴を検出します。後続の層は、これらの低レベルの特徴を組み合わせ、より複雑な特徴を認識します。この階層的な学習により、CNNは画像内のオブジェクトやパターンを効果的に識別できます。

2024.04.20

機械学習に関する用語

コグニティブBIとは何か？

コグニティブBIは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用してデータを理解するBIの新しいアプローチです。従来のBIツールは、主に構造化データの分析に焦点を当てていましたが、コグニティブBIは構造化、非構造化の両方のデータから洞察を引き出す能力を備えています。たとえば、コグニティブBIツールは、テキストマイニングや画像認識を使用して、顧客フィードバックの分析、製品の画像からの欠陥の検出、または財務文書の不正取引の特定など、複雑なタスクを実行できます。

2024.04.20

AIの応用に関する用語

CNNの発展形を理解する

CNNの発展形とは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像処理やコンピュータビジョンタスクにおいて広く使用されているディープラーニングアーキテクチャです。CNNは、画像内の空間的関係を捉えるために設計されており、フィルタを使用して特徴を認識します。これらのフィルタは、画像を「スキャン」し、エッジ、角、その他の重要な特徴を特定します。特徴が識別されると、CNNはそれらを畳み込み演算を使用して抽象化し、より複雑なパターンを学習します。このプロセスが繰り返され、徐々に高レベルの特徴が生成されます。最終的に、CNNは画像を分類したり、オブジェクトを検出したり、セマンティックセグメンテーションを実行したりするために使用できます。CNNのこの学習能力により、さまざまな画像関連タスクで優れた成果が得られています。

2024.04.20

機械学習に関する用語

CXとは？顧客体験の重要性

カスタマーエクスペリエンス（CX）とは、顧客が企業や製品、サービスと関わりを持つすべてのタッチポイントを通じて形成される総合的な認識や感情を表します。つまり、顧客が企業とやり取りする際に得られるすべての経験を指します。 CXは、顧客の満足度、忠誠心、収益につながる重要な要素です。優れたCXを実現することで、企業は顧客との長期的な関係を構築し、売上を向上させ、ブランドの評判を築くことができます。

2024.04.20

AIの応用に関する用語

話題のAI『ChatGPT』徹底解説

ChatGPTとは何か？ChatGPTは、OpenAIによって開発された最も先進的な言語AIモデルの1つです。大規模言語モデルであり、膨大なテキストデータ上でトレーニングされ、自然言語の処理と生成に優れています。ChatGPTは、チャットボットとしての会話、ストーリーや詩の執筆、コードの生成、翻訳などの幅広いタスクを実行できます。その自己学習能力と問題解決能力により、さまざまな業界で活用されています。

2024.04.20

LLMに関する用語

最先端動画広告の秘訣：CyberHumanProductionsの躍進

最先端動画広告の秘訣CyberHumanProductionsの躍進 CyberHumanProductionsは、サイバーエージェントグループの広告制作会社として、革新的な動画広告を制作しています。高度な技術とクリエイティブな才能を駆使して、ブランドのメッセージをインパクトのある方法で伝え、視聴者を魅了する動画広告を生み出しています。CyberHumanProductionsは、その優れた制作能力と革新的なアプローチで、業界を牽引し続けています。

2024.04.20

AIの応用に関する用語

知っておきたいAI用語『Cutout』

Cutoutとは、デジタル画像編集において背景から人物やオブジェクトを分離する技術です。画像処理ソフトウェアを使用して、特定のオブジェクトの境界線をトレースすることで、対象の切り抜きを作成し、他の背景や画像に合成することができます。Cutoutは、写真の合成や画像の編集、ウェブサイトやパンフレットなどのグラフィックデザインなど、さまざまな用途に使用されています。

2024.04.20

機械学習に関する用語

CPUとは？重要な役割と仕組みを徹底解説

CPUの役割についてお話ししましょう。CPU（Central Processing Unit）は、コンピュータの「頭脳」であり、その動作の中核を担っています。CPUの主な責任は、ソフトウェア命令の解釈と実行です。つまり、ユーザーに入力された指令を、コンピュータが理解できる電気信号に変換し、処理するのです。CPUは、演算、論理操作、データの入出力など、コンピュータのあらゆるタスクの指揮をとっています。

2024.04.20

AIの応用に関する用語

AI用語解説：分類

-分類プロセスの概要- 分類とは、データをカテゴリやグループに整理し、ラベル付けするプロセスです。データ分類は、ビジネスインテリジェンス、機械学習、データマネジメントなどの分野で重要な役割を果たします。分類プロセスは一般的に、データ収集、データクリーニング、データ変換、特徴抽出、モデル構築の段階から構成されます。データ収集では、関連するデータをさまざまなソースから集めます。データクリーニングでは、欠損値や重複値などのノイズやエラーを取り除きます。データ変換では、データをモデルに適合した形式に変換します。特徴抽出では、分類に関連するデータの重要な側面を特定します。最後に、モデル構築では、抽出された特徴を使用してデータ分類のためのモデルを構築します。

2024.04.20

機械学習に関する用語