AI用語集
人工知能の完全辞典
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K-meansクラスタリング
データをK個のクラスタにグループ化し、クラスタ内の分散を最小化する分割アルゴリズム。
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階層的クラスタリング
凝集型(ボトムアップ)または分割型(トップダウン)のアプローチを用いてクラスタの階層構造を構築する手法。
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クラスタリングDBSCAN
密度に基づき、十分に近い点をグループ化して任意の形状のクラスタを識別するアルゴリズム。
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主成分分析 (PCA)
分散を最大化する直交軸にデータを変換する線形次元削減手法。
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t-SNE
局所的な構造を保持しながらデータを可視化するための非線形次元削減アルゴリズム。
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オートエンコーダー
再構成によって効率的な圧縮表現を学習する教師なしニューラルネットワーク
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異常検出
データの正常な挙動から有意に乖離する観測値またはパターンの特定
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ガウス混合モデル (GMM)
クラスタリングのために、データを複数のガウス分布の組み合わせとしてモデル化する確率的アプローチ。
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自己組織化マップ(SOM)
高次元データをトポロジーを保ちながら2Dグリッドに射影する競合的ニューラルネットワーク。
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非負行列因子分解 (NMF)
行列を非負の因子に分解して潜在的な特徴を発見する手法。
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スペクトラルクラスタリング
類似度行列の固有値を用いて非凸なデータに対してクラスタリングを行う手法。
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UMAP
データの局所的および全体的な構造を同時に保持する現代的な次元削減アルゴリズム。
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教師なしGAN
ラベルなしで競争によってリアルなデータを生成することを学習する生成敵対ネットワーク
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アソシエーションルール
大きなデータベース内の変数間の関係を発見する手法、Aprioriアルゴリズムなど。
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カーネル密度推定 (KDE)
確率変数の確率密度関数を推定するノンパラメトリックな手法。
15 用語
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