AI用語集

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用語

アクティブラーニング

半教師あり学習のパラダイムで、アルゴリズムが反復的に最も情報量の豊富な例を注釈付けするために選択し、それによって学習のコスト効率を最適化する。

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用語

探索と活用のトレードオフ

強化学習における基本的なジレンマで、新しい情報の獲得（探索）と既存の知識の活用（活用）のバランスをとること。

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用語

密度ベースサンプリング

外れ値を避け、代表的な領域に集中するために、不確実性と例の密度の両方を考慮するアクティブサンプリングアプローチ。

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用語

順モデル

現在の状態と行動から次の状態と報酬を推定する予測モデルで、強化学習における計画に不可欠。

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用語

逆モデル

特定の状態遷移につながった行動を推論するモデルで、模倣学習と因果関係の理解に有用。

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用語

計画モジュール

実際の実行前に学習したモデルを使用して将来の軌跡をシミュレートし、ポリシーを最適化するアルゴリズムコンポーネント。

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用語

アクティブ探索

環境やポリシーについて獲得される情報を最大化する行動を積極的に選択する意図的な探索戦略。