Glossary

0-9

1-shot learning 2-stage detector 3D convolution 4D data 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 9-layer network 0-shot learning

A

AGI / Artificial General Intelligence Algorithm Autoencoder Artificial Intelligence (AI)Attention

B

BERT Backpropagation Batch Normalization Boosting Bias

C

CNN / Convolutional Neural Network Clustering Cross-Validation Chatbot Classifier / Classification

D

Deepfake Deep Learning Data Augmentation Deterministic Model Discriminative Model

E

Epoch Ensemble Learning Encoder Explainable AI (XAI)Embedding

F

Fine-tuning Forward Propagation Fusion / Multimodal Fusion Foundation Model Feature Extraction

G

GAN / Generative Adversarial Network Grounding Graph Neural Network (GNN)Gradient Descent Generative AI

H

Hyperparameter Heuristic Hidden Layer Hierarchical Model Hallucination

I

Instruction tuning Instance / Sample Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX JSONL / JSON-lines Jittering Joint Embedding Juxtaposition

K

K-Shot Learning K-means Clustering KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)Kernel Trick Knowledge Distillation

L

LSTM / Long Short-Term Memory Learning Rate Latent Variable Loss Function Large Language Model (LLM)

M

Multi-head Attention Multimodal / Multimodality Meta-learning Model Machine Learning (ML)

N

NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection Normalization

O

One-hot Encoding Overfitting Optimizer Online Learning Objective Function

P

Pooling Parameter Pretraining Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy

Q

Q-learning Queue / Buffer Query Quality Estimation Quantization

R

RNN / Recurrent Neural Network Retrieval Augmented Generation (RAG)Reinforcement Learning (RL)Regularization Representation Learning

S

Softmax Sampling Sequence Modeling Supervised Learning Self-Supervised Learning

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Transformer Training Data Transfer Learning

U

U-Net Underfitting Universal Approximation Theorem Unsupervised Learning Uncertainty Estimation

V

Vision Transformer (ViT)Vector Embedding Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Variational Autoencoder (VAE)

W

Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Workflow Word Embedding Weak Supervision

X

XAI / Explainable AI XLM XLNet XOR problem X-axis / feature axis

Y

Yoga of AI Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)

Z

Z-score Normalization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Zygosity in augmentation

メタ学習とは何か

メタ学習、すなわち「学習の学習」は、機械学習の分野で重要な概念です。これは、より効果的に学習する方法を学ぶアプローチを指し、新しいタスクに対するモデルのパフォーマンスを向上させることを目的としています。基本的な目標は、最小限のデータや経験でモデルがさまざまな学習タスクに迅速に適応できるようにすることです。

メタ学習の重要性は、トレーニング時間を短縮し、新しい環境でのモデルの適応力を向上させる能力にあります。従来の機械学習では、モデルはトレーニングのために大量のラベル付きデータを必要としますが、メタ学習は既存の知識や経験を活用して学習プロセスを加速します。一般的な手法には、適切なアルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの最適化、および学習戦略を調整するための適応メカニズムが含まれます。

メタ学習は、自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボット学習などのさまざまな分野で応用されます。たとえば、コンピュータビジョンでは、メタ学習がモデルが新しい画像カテゴリに迅速に適応し、正確に分類するのに役立ちます。

今後、データとタスクの多様性がますます高まる中で、メタ学習の重要性はさらに高まると予想されます。これは、自動化された機械学習（AutoML）やパーソナライズされた推薦システムなどの分野でより大きな役割を果たすことが期待されています。しかし、適切なベース学習器の選択や効果的なタスク分布の設計など、いくつかの課題も残されています。