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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

One-hot Encodingとは何か

One-hot Encodingは、主にカテゴリーデータをコンピュータが理解できる形式に変換するために使用される広く採用されている特徴表現手法です。機械学習やデータマイニングにおいて、データの効果的な表現はモデルの成功にとって重要です。One-hot Encodingの基本的な考え方は、各カテゴリ値をバイナリベクトルに変換することであり、カテゴリ項目に対応する位置には1をマークし、他の位置には0をマークします。


この方法の利点は、カテゴリ間の順序関係を排除し、モデルが各カテゴリを独立して処理できるようにすることです。たとえば、「猫」、「犬」、「鳥」といった動物カテゴリを含むデータセットを考えてみましょう。One-hot Encodingを使用することで、これらのカテゴリは[1, 0, 0]、[0, 1, 0]、[0, 0, 1]として表現されます。この表現方法は、特にディープラーニングのシナリオでモデルの学習効果を高めるのに役立ちます。


One-hot Encodingは多くのシナリオで良好に機能しますが、いくつかの欠点もあります。たとえば、カテゴリの数が多い場合、スパース行列が生成され、計算の複雑さやメモリ使用量が増加します。さらに、One-hot Encodingはカテゴリ間の関係を捉えることができないため、場合によってはモデルの性能に影響を与える可能性があります。これらの問題に対処するために、研究者たちはターゲットエンコーディング（Target Encoding）やワードエンベディング（Word Embedding）といった代替手法を提案しています。


今後のトレンドは、One-hot Encodingと他のエンコーディング手法を組み合わせ、効果を維持しつつ計算リソースの消費とモデルの複雑さを削減することです。全体として、One-hot Encodingは機械学習におけるカテゴリーデータ処理の基本技術であり、その原理と応用シナリオを理解することはデータサイエンティストにとって重要です。