このレッスンでは、基本的な AI 用語 [AI、ML、深層学習、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、自然言語処理 (NLP)、モデル、アルゴリズム、トレーニングと推論、バイアス、公平性、フィット、大規模言語モデル (LLM)、生成 AI (GenAI)、エージェンティック AI など]について解説します。
AIとは
AIはArtificial Intelligenceの頭文字です。日本語では人工知能をと翻訳されます。
AWSの公式サイトではAIについて以下のように説明されています。AIについての詳細は以下のAIについて詳細が書かれているAWS公式サイトを参照して理解を深めましょう。
AI とは何ですか?
AI は、機械が人間のような問題解決タスクを実行できるようにする変革的なテクノロジーです。
https://aws.amazon.com/jp/what-is/artificial-intelligence/
MLとは
MLとはMachine Learningの頭文字です。日本語では機械学習と訳されます。
機械学習とは何ですか?
機械学習は、明示的な指示なしで、データ分析タスクを実行する人工知能の一種です。機械学習テクノロジーは、大量の履歴データを処理し、パターンを特定して、これまで知られていなかったデータ間の新しい関係を予測できます。ドキュメント、画像、数値、その他のデータタイプに対して分類および予測タスクを実行できます。例えば、金融機関は機械学習システムをトレーニングして、不正な取引と正当な取引を分類できます。システムは既知のデータ内のパターンを識別し、新しい取引が真正なものかどうかを正確に推測または予測します。
簡単な言葉で言うと、機械学習とは何ですか？
ML は機械学習 (Machine Learning) の略で、AI とコンピュータサイエンスの一分野であり、データとアルゴリズムを活用して AI システムが人間と同様の方法で学習および改善し、時間の経過とともに精度を徐々に高めることを可能にします。
深層学習
AI における深層学習とは何ですか?
深層学習は、人間の脳の働きを模した方法でデータを処理するようにコンピュータに教える AI の一手法です。深層学習モデルは、画像、テキスト、音声、その他のデータの複雑なパターンを認識して、正確なインサイトや予測を生成できます。深層学習手法を使用すると、画像の説明や音声ファイルのテキストの書き起こしなど、一般的に人間の知能を必要とするタスクを自動化できます。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳にある神経細胞（ニューロン）の働きを参考にして設計された機械学習モデルです。複数の人工ニューロンを層状に接続し、入力データを処理することで、データの特徴やパターンを学習します。
ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを模した方法でデータを処理するようにコンピュータに教える AI の一手法です。
コンピュータビジョン
自然言語処理 (NLP)
モデル
基盤モデルという用語は、一般化されたデータやラベル付けされていない幅広いデータに基づいてトレーニングされ、言語の理解、テキストや画像の生成、自然言語での会話など、さまざまな一般的なタスクを実行できる機械学習モデルを表すために研究者によって考案されました。
アルゴリズム
トレーニングと推論
バイアス
公平性
フィット
大規模言語モデル (LLM)
生成 AI (GenAI)
生成 AI とは何ですか?
生成人工知能 (生成 AI) は、会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。人間の言語、プログラミング言語、芸術、化学、生物学など、あらゆる複雑な主題を学習できます。
エージェンティック AI