AIシェアリングサークル

半教師付き学習は機械学習の分野で重要な分野であり、学習効果と汎化能力を向上させるために、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを用いてモデルを共学習させる。

教師なし学習（ULS）は、事前にラベル付けされていないデータセットの処理に焦点を当てた機械学習の重要な一分野である。

強化学習は機械学習の重要な一分野であり、インテリジェンスが環境との継続的な相互作用を通じて、長期的な累積報酬を最大化するために最適な決定を下す方法を自律的に学習できるようにすることに主眼が置かれている。

教師あり学習は、機械学習の最も一般的で基本的な手法のひとつであり、その核となる考え方は、「正解」のある既存のデータセットを使って、予測や判断を行う方法をコンピューターモデルに教えることである。

ディープラーニング（DL）は機械学習の一分野であり、データ中の複雑なパターンを学習し表現するための多層人工ニューラルネットワークの使用を中心としている。

人工知能倫理（AI Ethics）は、AIシステムの開発、展開、使用において従うべき倫理原則、価値観、社会的責任を検討する学際的な分野である。

弱い人工知能（Narrow AI）は現在、現実世界におけるAI技術開発の主流である。弱いAIは、特定の、明確に定義されたタスクを、その特定の領域において人間を凌駕するかもしれない知能レベルで実行するように設計され、訓練される。

人工知能（AI）とは、人間の知能をシミュレートし、拡張し、さらにはそれを凌駕するような理論的・技術的システムを構築することを目的とするコンピューター科学の中核的な一分野である。

一般人工知能（AGI）とは、あらゆる認知タスクにおいて人間と同様、あるいはそれ以上に理解し、学習し、推論し、適応し、創造することができる知的システムのことである。

説明可能なAI（XAI）とは、包括的なコンセプト・メソッド・テクノロジーとガバナンス・フレームワークのセットである。