AI and ML Glossary

A resource to learn about standard glossary definitions for Artificial Intelligence, Data Engineering, Data Science, and Machine Learning concepts.

A

ANNS
近似最近傍探索(ANNS)は、機械学習やデータサイエンス・パイプラインにおける強力な手法であり、大規模データセットにおける効率的な最近傍探索を可能にする。ANNSは、点からなる大規模なデータセットにおいて、与えられたクエリ点の最近傍を見つける手法である。ANNSは、計算コストを最小化しながら、高い確率で近似最近傍を見つけることを目的としている。
AI Agents
AIエージェントは、環境からのフィードバックと内部での独白を頼りに、独自に考え行動するように設計されている。彼らはタスクリストを生成し、可能な限り最善の方法で目的を達成するために常に進化し適応する。
AI Hallucination
AI幻覚の定義、AI幻覚の例、その他をご覧ください。
A.C.I.D. Transactions
ACID（原子性、一貫性、分離性、耐久性）は、データベースおよびデータストレージシステム内のトランザクション操作を規定する中核原則を表す頭字語です。ACID の各文字は、トランザクションの完全性、信頼性、堅牢性を総合的に保証する基本的な特性に対応しています。
AI Database
A.I.データベースとは何か、その用途、A.I.データベースの種類などについて学びましょう。
API
API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）とは、異なるソフトウェアアプリケーション同士が通信できるようにするメッセンジャーのようなものです。
AI Hardware
主要なコンポーネントと概念を探り、AIハードウェアソリューションがさまざまなアプリケーションにおけるAI性能にどのような影響を与えるかを強調します。
ANN Benchmarks
ANN Benchmarkは、さまざまなANNSアルゴリズムの性能を測定し比較するために設計された包括的な評価ツールです。
AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA)
自己回帰和分移動平均（ARIMA）は、時系列予測のための一般的な統計モデルです。過去のデータを使用してデータセットのパターンを理解し、将来の値を予測します。このモデルは、将来の値を予測するために3つの構成要素を使用します：自己回帰（AR）、差分（I）、移動平均（MA）。
Agentic RAG
Agentic RAGは、AIエージェントを使用して情報検索と生成を管理・最適化するRAGの高度なバージョンであり、外部ツールや知識ソースを活用することで、より適応性が高く正確な応答を可能にします。
Approximate Dynamic Programming
近似動的計画法（ADP）は、従来の動的計画法では複雑すぎる意思決定問題を解決します。厳密な計算の代わりに近似手法を用いることで、ほぼ最適な解を見つけます。これらの近似により、大規模または連続的な状態空間を持つ問題で発生する「次元の呪い」に対処できます。ADPはロボティクス、金融、物流などの分野で広く使用されており、厳密な方法が遅すぎる、または実用的でない場合に実用的な解決策を提供します。
Agent2Agent
Agent2Agentは、さまざまな技術を用いて異なる組織によって開発された自律型AIエージェントが、プラットフォームを越えて互いを発見し、通信し、複雑なタスクで協働できるようにするプロトコルであり、それによって孤立したアシスタントを、連携したマルチエージェントの労働力へと変革します。
Application Performance Monitoring (APM)
アプリケーションパフォーマンス監視（APM）とは、ITプロフェッショナルがソフトウェアアプリケーションのパフォーマンスと可用性を監視できるように設計されたツールを使用することです。これは、アプリが健全で期待どおりに動作していることを確認するための定期的なアプリの健康診断のようなものです。
Activation Functions
活性化関数は、ニューラルネットワークでニューロンの出力を決定するために使用される数学関数であり、モデルに非線形性を導入します。これらはニューラルネットワークの基本単位であるノード（ニューロン）の入力に適用され、ノードの出力を生成します。ニューラルネットワークは入力の重み付き和を計算し、バイアスを加え、その和を活性化関数に通します。活性化関数は修正された値を出力します。この値は次のネットワーク層に渡されるか、最終出力になります。