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

目的関数とは何か

「目的関数」とは、最適化問題において最小化または最大化されるべき目標を定量化する数学的表現であり、運用研究、経済学、コンピュータサイエンスなどの分野で中心的な概念です。

実際の応用においては、目的関数の構築は特定のシナリオの要件を考慮する必要があります。たとえば、経済学では目的関数が利益の最大化である可能性があり、機械学習では分類エラー率の最小化である可能性があります。目的関数の選択と設計は、最適化アルゴリズムの性能と結果に直接影響を与えます。

データサイエンスと人工知能の発展に伴い、目的関数の設計はますます複雑になっています。多くの現代アルゴリズムの成功は、目的関数に対する深い理解と革新的な設計に依存しています。将来的には、深層学習などの新興技術を組み合わせて、複雑な実世界の問題に対応するために目的関数を自動生成または最適化する方法に焦点を当てる研究が行われるでしょう。