AI用語集
G検定で混同しやすい用語の違い一覧
名前や仕組みが似ていて取り違えやすい用語を組にして、比較表と見分けるコツで違いを整理しています。シラバスの分野ごとに並べています。
- 52件
- 10分野
- 比較表・◯×チェックつき
人工知能とは
人工知能をめぐる動向
機械学習の概要
- バギングとブースティングの違い 並列か逐次か、減らす誤差の違い
- 分類問題と回帰問題の違い 出力の形で見分けるコツと評価指標
- 決定木とランダムフォレストの違い 解釈のしやすさと精度・安定性
- 教師あり学習・教師なし学習と強化学習の違い 学習の手がかりと代表例
- 協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングの違い 仕組み
- k-means法と階層的クラスタリングの違い クラスタ数を決める時期と計算量
- 主成分分析（PCA）と特異値分解（SVD）の違い 目的と計算の関係
- 主成分分析（PCA）とt-SNEの違い 線形か非線形か、保つ構造の違い
- Q学習とSARSAの違い 更新式の1か所と方策オン・オフ
- 赤池情報量規準（AIC）とベイズ情報量規準（BIC）の違い 罰則の重さ
- ホールドアウト検証と交差検証の違い 分割回数・計算量・使い分け
- 平均絶対値誤差（MAE）と平均二乗誤差（MSE）の違い 外れ値への強さ
- 適合率と再現率の違い 分母の違いと重視する場面
ディープラーニングの概要
ディープラーニングの要素技術
ディープラーニングの応用例
- Faster R-CNNとYOLOの違い 2段階型と1段階型、速度と精度
- 画像分類（物体識別）と物体検出の違い 出力の形と使い分け
- セマンティック・インスタンスとパノプティックの違い 背景と個体の扱い
- BERTとGPTの違い エンコーダとデコーダ、学習課題の違い
- CBOWとスキップグラムの違い 予測の向きと学習の速さ
- GANと拡散モデル（Diffusion Model）の違い 学習と生成の仕組み
- GANとVAEの違い 識別器の有無と学習の仕組み
- 転移学習とファインチューニングの違い 重みを固定するか更新するか
- Zero-shotとFew-shotの違い 与える例の数と重みを更新しない点
- LIMEとSHAPの違い 局所近似とシャープレイ値の使い分け
- プルーニング・量子化と蒸留の違い 何を減らすかと元モデルの扱い