「ワ」

機械学習に関する用語

ワンホットベクトルとは?特徴と応用例を解説

-ワンホットベクトルの定義と特徴- ワンホットベクトルとは、カテゴリー型の特徴を表す数値ベクトルの一種です。ベクトルの各要素は、対応するカテゴリーが1(オン)である場合は1、そうでない場合は0(オフ)になります。たとえば、3つのカテゴリー(A、B、C)を持つ特徴をワンホットベクトルで表現すると、次のようになります。 - 特徴Aがオンの場合[1, 0, 0] - 特徴Bがオンの場合[0, 1, 0] - 特徴Cがオンの場合[0, 0, 1] ワンホットベクトルの特徴として、カテゴリー間の相互排他性を表現できる点が挙げられます。つまり、ベクトル内の要素はそれぞれが1になるか0になるかのどちらかです。また、ワンホットベクトルは計算処理が容易であり、機械学習モデルでは広く使用されています。ただし、カテゴリー数が多い場合はベクトルの次元が高くなるという欠点もあります。
AIの応用に関する用語

ワークステーションとは?用途や特徴を解説

ワークステーションには、一般的なパソコンとは一線を画す、優れた特徴があります。まず注目すべきは、強力な処理能力です。ワークステーションは、高性能なプロセッサやグラフィックカードを搭載し、複雑な計算やグラフィックス処理を高速に実行できます。また、拡張性の高さも特徴です。追加のストレージデバイスやグラフィックスカードなどのコンポーネントを簡単に増設でき、システムをカスタマイズして特定のタスクに最適化することができます。さらに、ワークステーションは高い信頼性と安定性を備えています。ミッションクリティカルなアプリケーションや時間のかかる処理タスクでも、安定した動作を確保できます。
機械学習に関する用語

強化学習の「割引率」とは?わかりやすく解説

-割引率とは何か?- 割引率とは、将来の報酬の価値を現在に換算するための係数です。将来の報酬は時間が経つにつれて価値が低下すると考えられ、割引率はこの価値の低下率を示します。割引率は一般に0から1の範囲で表され、0に近いほど将来の報酬の価値が現在に近く、1に近いほど価値が低くなります。たとえば、割引率が0.9の場合、1年後にもらえる100円の価値は、現在では90円に相当します。