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AIの応用に関する用語

人間がシステムの穴を埋める「ヒューマン・イン・ザ・ループ」とは

ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)とは、人間と機械が連携して複雑なタスクを遂行するシステムを指します。機械が自動処理できないタスクを人間が担当し、システムの精度や信頼性を向上させます。例えば、自動運転システムでは、車が自走できないような状況が発生したときに、人間の運転手が介入して安全を確保します。
機械学習に関する用語

AI用語『標準化』の解説

-標準化とは?- 標準化とは、特定の領域や業界における手順、プロセス、または製品を、関係のあるグループによって合意された共通の仕様やガイドラインに適合させることです。このプロセスにより、互換性、一貫性、および効率性が向上します。技術用語の標準化の目的は、AIシステム間での相互運用性とコミュニケーションを確保し、異なるベンダーやプラットフォーム間の障壁を軽減することです。これは、AIのより広範な採用と開発を促進し、業界全体の認識を統一するのに役立ちます。
機械学習に関する用語

表現学習とは?AI用語の解説

表現学習とは、機械学習のアプローチで、コンピュータが生のデータを理解し、抽象的で意味のある表現に変換できるようにするものです。この表現は、画像、音声、テキストなどの異なるデータ形式で使用できます。表現学習モデルは、大量のデータから特徴やパターンを抽出し、入力データをより高いレベルで理解できるようになります。
AIの応用に関する用語

表面処理後の外観検査の基礎知識

表面処理後の外観検査とは、製造された製品の表面状態を評価し、それらが設計仕様や業界基準に適合していることを確認する重要なプロセスです。この検査では、表面に目に見える欠陥がないか、適切な光沢や質感になっているか、また、想定された用途に適した保護層が形成されているかどうかを確認します。適切な外観検査を実施することで、製品の品質が保証され、顧客満足度の向上につながります。
機械学習に関する用語

AI用語解説:非階層的クラスタリング

- 非階層的クラスタリングとは? 非階層的クラスタリングとは、データセット内のデータポイントをグループ化するクラスタリング手法の一種です。この手法では、データポイントは階層的な構造ではなく、フラットな構造にグループ化されます。非階層的クラスタリングは、階層的クラスタリングとは異なり、クラスタ内のデータポイントに親子の関係はありません。その代わりに、類似度の高いデータポイントが同じクラスタに割り当てられます。
AIの応用に関する用語

非接触認証でウィルス感染を抑止!衛生面にも大きなメリット

このの「非接触認証とは?」の段落では、非接触認証について説明します。非接触認証とは、物理的な接触なしで個人を認証する技術です。これは、顔認識、指紋認証、静脈認証などの生体認証技術や、QRコード、RFIDタグ、NFCチップなどのトークンベースの認証技術によって実現できます。非接触認証により、細菌やウイルスの拡散を防ぎながら、高いレベルのセキュリティを維持することができます。
機械学習に関する用語

ヒューリスティックな知識とは?特徴や活用例

ヒューリスティックな知識とは、経験や観察から得られた、正確ではないが、概して正しい洞察や経験則を指します。この知識は完全で正確なものではありませんが、複雑な問題を素早くかつ効率的に解決するために役立てられます。ヒューリスティックは、合理的な問題解決法ではないため、常に正しいわけではありませんが、多くの場合、十分に良い近似値を提供します。
機械学習に関する用語

標準偏差とは?数学・統計学・機械学習における分散の意味

標準偏差の数学的定義では、標準偏差は以下の公式で計算されます。 σ = √((Σ(Xi - μ)²)/(N - 1)) ここで、 - σ は標準偏差 - Xi は各データ点 - μ は標本平均 - N は標本のサイズ 分母には N - 1 が使用され、これは標本から平均を除く「自由度」を補正するためです。この補正により、標準偏差は母集団を表すより正確な推定値になります。
AIの応用に関する用語

人流予測でビジネスを最適化

人流予測とは、特定の場所や時間における人の移動や行動を予測する技術です。高度なアルゴリズムとデータ分析を利用して、リアルタイムおよび将来の人流パターンを予測します。この予測を活用することで、企業は経営上の意思決定を最適化し、顧客体験を向上させることができます。人流予測は交通計画、マーケティング、セキュリティなど、さまざまな産業で応用されています。
AIの応用に関する用語

表情の感情認識AIとは?顔の表情から感情を読み取る技術

表情の感情認識AIとは、顔の表情を分析して、その人の感情を推測する人工知能(AI)技術です。カメラやビデオ映像などの画像データから感情を特定するため、人間の感情を理解する上で重要な役割を果たします。このAIは、表情内の筋肉の動きのパターンを認識して、喜び、悲しみ、怒り、恐れ、驚きの5つの基本的な感情を識別します。さらに、中立、軽蔑、嫌悪などのよりニュアンスのある感情も検出できます。
機械学習に関する用語

ピアソンの積率相関係数とは?

ピアソンの積率相関係数とは、2つの変数の線形相関関係の強さを表す統計量の1つです。これは、変数の散布図における点群が直線に沿って分布する程度の尺度で、相関係数として知られています。相関係数の値は、-1から1までの範囲で表されます。-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど相関がなく、1に近いほど強い正の相関を示しています。 相関係数自体では相関関係の方向を示さないため、必ず符号にも注意する必要があります。正の相関係数は正の線形相関、つまり変数が増加するともう一方の変数も増加することを示します。一方、負の相関係数は負の線形相関、つまり一方の変数が増加するともう一方の変数が減少することを示します。
機械学習に関する用語

機械学習における微調整とは?

微調整とは、機械学習における手法で、以前に学習したモデルを新しいタスクやドメインに適用する際、新しいデータセットに適応させるためにモデルのパラメータを再学習することを指します。事前学習されたモデルは、習得した特徴や表現を使用して新しいタスクを効率的に解決できます。この手法は、汎化性能を向上させ、新しいタスクのためのモデルの訓練に必要な時間とリソースを節約できます。