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Glossary

0-9
1-shot learning2-stage detector3D convolution4D data5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization9-layer network0-shot learning
A
AGI / Artificial General IntelligenceAlgorithmAutoencoderArtificial Intelligence (AI)Attention
B
BERTBackpropagationBatch NormalizationBoostingBias
C
CNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbotClassifier / Classification
D
DeepfakeDeep LearningData AugmentationDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EpochEnsemble LearningEncoderExplainable AI (XAI)Embedding
F
Fine-tuningForward PropagationFusion / Multimodal FusionFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGroundingGraph Neural Network (GNN)Gradient DescentGenerative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Instruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJSONL / JSON-linesJitteringJoint EmbeddingJuxtaposition
K
K-Shot LearningK-means ClusteringKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)Kernel TrickKnowledge Distillation
L
LSTM / Long Short-Term MemoryLearning RateLatent VariableLoss FunctionLarge Language Model (LLM)
M
Multi-head AttentionMultimodal / MultimodalityMeta-learningModelMachine Learning (ML)
N
NLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNeural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNormalization
O
One-hot EncodingOverfittingOptimizerOnline LearningObjective Function
P
PoolingParameterPretrainingPromptPolicy / Reinforcement Learning Policy
Q
Q-learningQueue / BufferQueryQuality EstimationQuantization
R
RNN / Recurrent Neural NetworkRetrieval Augmented Generation (RAG)Reinforcement Learning (RL)RegularizationRepresentation Learning
S
SoftmaxSamplingSequence ModelingSupervised LearningSelf-Supervised Learning
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTransformerTraining DataTransfer Learning
U
U-NetUnderfittingUniversal Approximation TheoremUnsupervised LearningUncertainty Estimation
V
Vision Transformer (ViT)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)
W
Weight DecayWhitening / Whitening TransformationWorkflowWord EmbeddingWeak Supervision
X
XAI / Explainable AIXLMXLNetXOR problemX-axis / feature axis
Y
Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)
Z
Z-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

JSONL / JSON-linesとは何か

JSONL（JSON Lines）は、各レコードがJSON形式の個別の行として保存される構造化データの形式です。この形式は、大規模なデータセットを処理するのに優れており、ストリーミング処理や行ごとの読み取りを容易にします。JSONLは、ビッグデータ処理、ログ記録、機械学習の分野で広く使用されています。


JSONLの設計目的は、JSONデータを処理するためのシンプルで効率的な方法を提供することです。従来のJSONファイルとは異なり、JSONLファイルの各行は完全なJSONオブジェクトであり、データのインクリメンタルな読み取りが簡単になります。ユーザーは、全体のファイルをメモリにロードすることなく、データを行ごとに読み取って解析することができ、大規模なデータセットにとって特に重要です。


実際のアプリケーションでは、JSONL形式はデータ交換および保存に一般的に使用されます。たとえば、データパイプラインであるシステムから別のシステムにデータを転送する際に、JSONLの行ごとの特性を活用してデータの整合性と一貫性を確保できます。さらに、Apache KafkaやSparkなど、多くの最新のデータ処理ツールやフレームワークがJSONL形式をサポートしており、データサイエンティストやエンジニアにとって重要なツールとなっています。


将来的には、データ量が増加し続けるにつれて、JSONL形式はデータの保存および処理の分野でますます普及する可能性があり、特に効率的なデータ転送や処理が求められるシナリオでそうなるでしょう。ただし、JSONLを使用する際には、複雑なネスト構造に対する解析が相対的に面倒になる可能性があるなどの注意事項があります。また、JSONLファイルには標準のメタデータ説明メカニズムがないため、データの解釈可能性に影響を与える可能性があります。