AI用語集：人工知能の理解を深めるための重要な用語と定義

概要

人工知能（AI）の分野は複雑であり、専門用語や業界用語が多く使われるため、理解が難しいことがあります。

そのため、この記事ではAIに関連する重要な用語の用語集を作成し、定期的に更新していくことが目的です。

AIエージェントとは、ユーザーの代わりにタスクを実行できるAIツールを指し、複数のAIシステムを活用して自律的に作業を行うことが期待されています。

一方、チェーン・オブ・ソート（思考の連鎖）とは、大きな言語モデルが問題を小さなステップに分解することで、最終的な結果の質を向上させるプロセスです。

深層学習は、人工神経ネットワークを用いた自己改善型の機械学習の一部であり、データの特徴を自動で特定できる能力を持っています。

AIモデルの微調整は、特定のタスクに最適化するために新しいデータを用いて行われ、多くのスタートアップがこの手法を基に商業製品を開発しています。

大規模言語モデル（LLM）は、ChatGPTやGoogle Geminiなど、人気のAIアシスタントに使われるモデルであり、言語の関係性を学習して語彙のマップを生成します。

ニューロネットワークは、深層学習を支える多層のアルゴリズム構造であり、これにより大規模なAIツールが発展しました。

最後に、モデルの出力を形作る重要な要素が「重み」であり、各特徴の重要性を数値で示す役割を果たします。

これにより、AIがデータセットの特性を効果的に反映することが可能になります。

ポイント

1. AIエージェントは、複数のAIシステムを利用してタスクを自動化するツールです。
2. チェーン・オブ・ソート推論では問題を小さく分解し、高品質な最終結果を目指します。
3. 深層学習は多層の人工神経ネットワークを使用し、データの重要な特徴を自動で学習します。

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参照元について

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