用語集

トレーニングデータのバイアスとは、機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータに存在する系統的なエラーまたは偏見を指します。これらのバイアスは、不均衡なデータ表現、データ収集方法、または社会に内在するバイアスなど、さまざまな原因から生じる可能性があります。偏ったトレーニングデータを使用すると、偏った、不公平な、または不正確な予測を生成するモデルが生成され、多くの場合、データ内の既存のバイアスが永続したり、増幅したりします。

バイアスとは、モデルの予測またはデータ分析における系統的なエラーまたは偏差により、結果が不公平になったり、不正確になったり、歪んだりすることを指します。これは、特定の仮定、好み、偏見が結果に影響し、ある結果またはグループが常に他の結果またはグループよりも優先されるようになる場合に発生します。機械学習と統計学のコンテキストでは、使用されるデータ、適用されたアルゴリズム、選択された方法論など、さまざまなソースからバイアスが生じる可能性があり、予測の公平性と正確性に大きく影響する可能性があります。

バイアスと分散のトレードオフは、機械学習と統計モデリングの基本概念であり、予測モデルのパフォーマンスに影響を与える2種類のエラー、つまりバイアスと分散のバランスを表します。バイアスとは、複雑かもしれない現実世界の問題を簡略化されたモデルで近似することによって生じる誤差のことです。分散とは誤差のイントロッドを指します。バイアスと分散のトレードオフは機械学習と統計モデリングの基本概念で、予測モデルのパフォーマンスに影響する 2 種類の誤差 (バイアスと分散) のバランスを表します。バイアスとは、複雑かもしれない現実世界の問題を、簡略化されたモデルで近似することによって生じる誤差のことです。分散とは、トレーニングデータの小さな変動に対するモデルの感度によって生じる誤差のことです。このトレードオフは、バイアスを小さくすると通常は分散も大きくなり、逆もまた同様であることを意味します。トレーニング・データの小さな変動に対するモデルの感受性から、目に見えない新しいデータにうまく一般化するモデルを構築するには、バイアスと分散の適切なバランスを取ることが重要です。このトレードオフは、バイアスを小さくすれば通常は分散も大きくなり、逆もまた同様であるということです。目に見えない新しいデータにうまく一般化するモデルを構築するには、バイアスと分散の適切なバランスを取ることが重要です。

バイアス検出とは、データ、アルゴリズム、または機械学習モデルのバイアスを特定して分析するプロセスを指します。偏見は、性別、人種、年齢による偏見など、さまざまな形で現れ、不公平または差別的な結果につながる可能性があります。バイアス検出の目的は、こうしたバイアスを明らかにして、モデルが公正で客観的な意思決定を行えるようにすることで、AI システムの倫理基準と信頼性を向上させることです。

バイナリセグメンテーションは、データ分析と信号処理で使用される手法で、特定の基準または特性に基づいてデータセットまたはシーケンスを2つの異なるセグメントに分割します。この手法は通常、データ内の変化点を特定したり、さまざまな領域を検出したりするために繰り返し適用されます。バイナリセグメンテーションは、時系列解析や画像処理など、データセット内のシフト、変化、パターンを検出することが重要な分野でよく使用されます。

バイナリツリーはコンピュータサイエンスのデータ構造で、各ノードには最大で2つの子があり、一般に左子と右子と呼ばれます。一番上のノードはルートと呼ばれ、各ノードには値またはデータと、その左右の子ノードへの参照が含まれます。バイナリツリーは階層データを表すために使用され、検索、ソート、解析などのさまざまなアルゴリズムに不可欠です。

バイナリデータとは、通常は 0 と 1 で表される 2 つの値または状態のみで構成されるデータを指します。これらの値は、「true」と「false」、「はい」と「no」、「on」と「off」など、他の方法で解釈することもできます。バイナリデータは、情報の保存、処理、送信方法の基礎となるため、コンピューティングやデジタルシステムの基本です。

バウンディングボックスは、画像またはビデオフレーム内のオブジェクトの位置と空間範囲を定義するために使用される長方形または正方形のボックスです。オブジェクト検出、画像セグメンテーション、追跡などのコンピュータビジョンタスクで広く使用されており、視覚データ内の特定のオブジェクトを識別して位置を特定することを目的としています。

境界ポリゴンは、画像またはビデオフレーム内のオブジェクトの境界を正確に定義するために使用される幾何学的形状です。バウンディングボックスは長方形で背景が関係ない場合がありますが、バウンディングポリゴンはオブジェクトの輪郭にぴったりと合っているため、オブジェクトの形状をより正確かつ詳細に表現できます。この方法は、オブジェクトの正確な位置特定と形状の記述が重要な、オブジェクト検出、画像セグメンテーション、注釈などのコンピュータービジョンタスクで一般的に使用されます。

バギング（ブートストラップ集約の略）は、モデルの精度と安定性を向上させるために設計されたアンサンブル機械学習手法です。この方法では、置換してランダムにサンプリングし (ブートストラップサンプリング)、バージョンごとに個別のモデルをトレーニングすることで、データセットの複数のバージョンを生成します。その後、すべてのモデルの予測を集約して最終的な予測を行います。通常、回帰タスクでは平均値を取るか、分類タスクでは過半数の投票を行います。バギングは分散を減らし、過適合を防ぎ、モデル全体のパフォーマンスを向上させます。

バックテストは、金融や投資で取引戦略や投資モデルのパフォーマンスを過去のデータに適用して評価する方法です。バックテストの目的は、ある戦略が過去にどの程度うまく機能していたかを判断することです。これは、将来の潜在的な有効性を予測するのに役立ちます。過去のデータを使用して取引をシミュレートすることで、投資家やアナリストは実際の資本を投入する前に戦略の実行可能性を評価できます。

バックプロパゲーション（「エラーの逆伝搬」の略）は、人工ニューラルネットワークのトレーニングに使用される基本的なアルゴリズムです。これには、ネットワーク内の各重みに関する損失関数の勾配を計算して、ネットワークが予測出力と実際の出力の間の誤差を最小限に抑えるように重みを更新することが含まれます。バックプロパゲーション・スルー・タイム（BPTT）は、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）に適用されるバックプロパゲーションの拡張です。BPTT では、ネットワークを時系列に展開し、複数のタイムステップにわたるエラーに基づいて重みを更新することにより、シーケンシャル・データを処理します。

バックログ管理とは、プロジェクトのバックログで保留になっているタスク、機能、または作業項目を整理、優先順位付け、監視するプロセスを指します。バックログとは、完了する必要はあるものの、まだ作業予定が組まれていないタスクまたはユーザーストーリーのリストです。バックログ管理を効果的に行うことで、最も重要で価値のある項目が最初に処理され、チームがステークホルダーや顧客に最高の価値を提供することに集中できるようになります。

Bag of words（BoW）は、自然言語処理（NLP）でテキストデータを表現するためのシンプルで広く使用されている手法です。BoW モデルでは、文や文書などのテキストは、文法や語順は無視して、各単語の出現回数を記録しながら、単語の集合として表現されます。このメソッドは、テキストを機械学習アルゴリズムの入力として使用できる数値形式に変換します。

バッチとは、1 つのユニットとしてまとめて処理されるアイテム、データ、またはタスクのコレクションまたはグループを指します。製造、コンピューティング、データ処理などのさまざまな分野では、バッチとは、個別に処理されるのではなく、1 回の操作で同時にまたは順番に処理される一連の要素を表します。

バッチ勾配降下法は、機械学習モデル、特にニューラルネットワークのトレーニングにおける損失関数を最小化するために使用される最適化アルゴリズムです。これは、トレーニングデータセット全体のモデルのパラメーターの損失関数の勾配を計算し、損失が減少する方向にモデルのパラメーターを更新することで機能します。このプロセスは、アルゴリズムが最小値、理想的には損失関数のグローバル最小値に収束するまで繰り返し行われます。

バッチサイズとは、機械学習におけるモデルトレーニングの1回の反復で使用されるトレーニング例の数を指します。トレーニングプロセス中、モデルはデータバッチに対して行った予測から計算された誤差に基づいて重みを更新します。バッチサイズによって、重みやバイアスなどの内部パラメーターを更新する前にモデルが処理するデータポイントの数が決まります。

バッチサンプリングは、データ分析、機械学習、および統計で使用されるプロセスで、バッチと呼ばれるデータのサブセットを、より大きなデータセットから選択して処理または分析します。バッチサンプリングでは、データセット全体を一度に分析したりトレーニングしたりする代わりに、データをより小さく管理しやすい部分に分割できます。この方法は、計算効率の向上、メモリ使用量の削減、機械学習モデルのトレーニングなどのプロセスのスピードアップによく使用されます。

バッチスケジューリングは、コンピューティングおよび運用管理で使用されるプロセスであり、各タスクを個別に処理するのではなく、一連のタスクまたはジョブをバッチと呼ばれるグループでスケジュールして実行します。この方法は、製造、データ処理、IT システムなど、複数のタスクを順次または並行して処理する必要がある環境によく適用されます。バッチスケジューリングは、類似したタスクをグループ化してオーバーヘッドを減らし、全体的な効率を向上させることで、リソースの使用を最適化します。

バッチデータ拡張は、機械学習やディープラーニングで使用される手法で、バッチ内のデータポイントにさまざまな変換を適用することでトレーニングデータの多様性を高めます。このプロセスにより、既存のデータポイントを少し変更した新しいバージョンが生成されるため、追加のデータ収集を必要とせずにデータセットのサイズと変動性が高まります。バッチデータ拡張は画像、テキスト、音声の処理に特に役立ち、トレーニングデータへの過適合を防ぎ、モデルの堅牢性と一般化を向上させるのに役立ちます。

バッチラベル付けは、データ管理と機械学習におけるプロセスであり、複数のデータポイントに個別にラベルを付けるのではなく、同時にラベル付けします。この方法は、大きなデータセットにカテゴリやタグなどのラベルを効率的に割り当てるためによく使用されます。バッチラベリングは、人間のアノテーターがデータポイントのグループに一度にラベルを付けるように手動で行うことも、アルゴリズムを使用して事前定義されたルールまたはトレーニング済みモデルに基づいてデータにラベルを付けるように自動的に行うこともできます。

バッチ処理は、一連のタスク、ジョブ、またはデータ処理操作を、実行中にユーザーの操作なしに 1 つのグループまたは「バッチ」としてまとめて実行する方法です。このアプローチでは、プロセスを自動化し、通常はスケジュールされた間隔やオフピーク時に順次または並行して実行することで、大量のデータやタスクを効率的に処理できます。

バッチ学習は機械学習の一種で、データを段階的に処理するのではなく、データセット全体でモデルを一度にトレーニングします。バッチ学習では、モデルにトレーニングデータの完全なセットが提供され、学習プロセスが一度に行われます。モデルのパラメーターはデータセット全体を処理した後に更新され、新しいデータバッチが再トレーニングに利用できるようになるまで、モデルは学習したり新しいデータで更新したりしません。バッチ学習は通常、データが静的な場合や、モデルを頻繁に更新する必要がない場合に使用されます。

バッチ推論とは、各データポイントをリアルタイムで個別に処理するのではなく、一度に大量のデータポイントに対して予測を行ったり推論を実行したりするプロセスを指します。この方法は、大規模なデータセットにモデルを適用して、1 回の操作で予測、分類、またはその他の出力を生成する機械学習やディープラーニングのアプリケーションでよく使用されます。バッチ推論は、即時のリアルタイム予測を必要としない大規模なデータセットを扱う場合に特に役立ち、計算リソースをより効率的に使用できます。

バッチ正規化は、ディープニューラルネットワークのパフォーマンスと安定性を向上させるために使用される手法です。これには、アクティベーションの調整とスケーリングによってネットワーク内の各層の入力を正規化し、内部共変量シフトを減らすことが含まれます。入力層のデータを正規化することで、バッチ正規化によりネットワークの学習をより迅速かつ効率的に行えるようになり、収束とモデル全体の精度が向上します。

バッチアノテーションとは、画像、テキスト、オーディオ、ビデオなどの大量のデータ項目に、1 回の操作で、または短期間でラベル付けまたはタグ付けするプロセスを指します。このアプローチは、各データ項目に 1 つずつラベルが付けられるリアルタイムまたは個別のアノテーションとは対照的です。バッチアノテーションは機械学習、特にモデルを効果的にトレーニングするために大規模なデータセットに注釈を付ける必要がある教師付き学習でよく使用されます。

バッチ計算は、タスク、データ、またはジョブのグループを、個別に、またはリアルタイムで処理するのではなく、1 つのバッチとしてまとめて収集して処理する処理方法です。このアプローチは、大量のデータや複雑な計算を効率的に管理するために、データ処理、分析、IT 運用で一般的に使用されています。バッチ計算は、即時の入力や操作なしでタスクを処理でき、計算リソースを最大限に活用できる場合に特に役立ちます。

バッテリー管理システム（BMS）は、充電式バッテリーの性能を管理および監視し、安全な動作と最適な効率を確保する重要な電子システムです。バッテリーの充電および放電プロセスを調整し、過充電や過放電を防ぎ、温度レベルを監視し、バッテリーパック全体の状態を確認します。BMSは、電気自動車 (EV)、再生可能エネルギーシステム、およびリチウムイオンやその他の充電式電池を使用するその他の用途で一般的に使用されています。

バランスの取れたデータセットとは、クラスまたはカテゴリがほぼ同じ比率で表現されているデータセットを指します。機械学習のコンテキストでは、バランスのとれたデータセットは分類タスクにとって特に重要です。各クラスのサンプル数が同じであれば、モデルが特定のクラスに偏ることがなくなります。このバランスは、特に誤分類のコストが高いシナリオにおいて、より正確で信頼性の高い予測を実現するのに役立ちます。

ビジネスインテリジェンス（BI）とは、ビジネスデータを収集、統合、分析、および提示するために使用されるテクノロジー、プロセス、およびプラクティスを指します。BI の目標は、データから実用的な洞察を提供することで、組織内のより良い意思決定を支援することです。BI システムとツールにより、組織は未加工データを意味のある情報に変換し、それを戦略上および運用上の意思決定に役立てることができます。

ビッグデータとは、さまざまなソースから高速で生成される大量の構造化データ、半構造化データ、非構造化データを指します。その特徴はサイズが大きく、複雑で、急速に増加するため、従来のデータ処理ツールや方法では管理、処理、分析が困難になることです。ビッグデータは通常、有意義な洞察を引き出して意思決定を促進するために、分散コンピューティング、機械学習、データマイニングなどの高度なテクノロジーと手法を必要とします。

ビットレートとは、デジタルメディアファイル内で単位時間あたりに処理または送信されるデータ量を指し、通常はビット/秒（bps）で測定されます。オーディオ、ビデオ、ストリーミングメディアでは、ビットレートによってファイルまたはストリームの品質とサイズが決まります。一般に、ビットレートが高いほどメディアの表示に使用されるデータ量が多いため、品質は高くなりますが、伝送に必要なストレージ容量と帯域幅も大きくなります。

ビニングは、統計分析や機械学習で使用されるデータ前処理手法で、連続したデータを離散的な間隔または「ビン」にグループ化します。このプロセスによりデータが簡略化され、分析と解釈が容易になります。ビニングは、連続変数をカテゴリ変数に変換することで、軽微な観測誤差の影響を軽減し、外れ値を処理し、特定の機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

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ブラックボックスシステムとは、通常は監視、分析、診断を目的として、特定のシステムまたはプロセスからのデータを記録するテクノロジーを指します。「ブラックボックス」という用語は、内部の動作は見えないか理解しにくいが、その出力はパフォーマンスの追跡と分析に役立つ密閉型のデバイスまたはシステムの概念に由来しています。ブラックボックスシステムは、さまざまな業界で、運用イベントに関する情報の収集、システム状態の監視、障害や異常に関する情報の提供に使用されています。これらのシステムは、航空、自動車、自動運転車などの分野で特に一般的です。

ブルートフォース検索は、問題に対して考えられるすべての解決策を正しい解決策が見つかるまで体系的にチェックする単純なアルゴリズムアプローチです。解空間で考えられるすべての組み合わせやオプションを調べる必要があるため、特に検索スペースが大きい場合は、単純ですが非効率的な方法となります。ブルートフォースサーチは通常、より適切なアルゴリズムがない場合や、問題の規模が小さくてすべての可能性を簡単に評価できる場合に使用されます。

ブースティングは、複数の弱学習器の長所を組み合わせて予測モデルの精度を向上させるように設計されたアンサンブル機械学習手法です。弱学習器とは、ランダムな推測よりもわずかに優れたパフォーマンスを発揮するモデルです。ブースティングは、これらの弱い学習者を順番にトレーニングすることで機能します。各学習者は前の学習者が犯した誤りを訂正することに重点を置きます。最終的なモデルは、すべての弱学習者を重み付けして組み合わせたもので、その結果、予測性能が大幅に向上した強い学習者が得られます。

ブートストラップの意味とは、元のデータから置換してリサンプリングすることにより、サンプル統計量の分布を推定するために使用される統計的方法を指します。この方法では、元のデータセットから複数のシミュレートされたサンプル (「ブートストラップサンプル」と呼ばれる) を生成することで、平均、中央値、分散など、ほとんどすべての統計量のサンプリング分布を近似できます。ブートストラップは、基礎となるデータの分布が不明な場合や、従来のパラメトリック手法が適用できない場合に特に役立ちます。

ブートストラップサンプリングは、置換してデータセットから繰り返しサンプリングすることにより、データセットの分布を推定するために使用される統計的手法です。ブートストラップサンプルと呼ばれる各サンプルは、元のデータセットと同じサイズですが、置換してサンプリングされるため、一部のデータポイントは複数回出現し、他のデータポイントはまったく出現しない場合があります。この方法は、統計の変動性の評価、信頼区間の推定、機械学習モデルの堅牢性の向上によく使用されます。

ブートストラップデータセットとは、元のデータセットから置換して繰り返しサンプリングすることによって生成されたデータセットを指します。つまり、元のデータセットのデータポイントの中には、ブートストラップされたデータセットに複数回出現するものと、まったく出現しないものがあります。ブートストラップは、複数のブートストラップデータセットを生成して統計のサンプリング分布を推定するために一般的に使用される統計的手法であり、それぞれが分析用の新しいサンプルとして機能します。

ベイジアンビリーフネットワーク（BBN）は、ベイジアンネットワークまたはビリーフネットワークとも呼ばれ、有向非巡回グラフ（DAG）を使用して一連の変数とその条件付き依存関係を表すグラフィカルモデルです。このネットワークでは、ノードは変数を表し、エッジは変数間の確率的依存関係を表します。ベイジアン・ビリーフネットワークは、ベイズ推論の原理を活用して、不確実性下での推論、予測、問題の診断、意思決定に使用されます。

ベイズ回帰は、ベイズ推論の原理と線形回帰を組み合わせた統計的手法です。ベイズ回帰では、回帰モデルのパラメーターが確率変数として扱われ、事前分布がこれらのパラメーターに割り当てられます。次に、モデルは観測データを使用してこれらの事前分布を更新し、事後分布を取得します。事後分布は、証拠を検討した後のパラメーターに関する最新の信念を表しています。このアプローチにより、パラメータ推定の不確実性に対応しながら、回帰分析をより柔軟かつ確率的に解釈できるようになります。

ベイズ推定は、ベイズの定理を適用して、新しいデータが利用可能になったときに未知のパラメーターまたは仮説の確率推定を更新する統計的アプローチです。固定小数点推定を行う従来の方法とは異なり、ベイズ推定では、事前の知識と観測データを組み合わせて、パラメーターの確率分布 (事後分布と呼ばれる) を生成します。この方法では、パラメーター推定の不確実性をより微妙かつ柔軟に理解できます。

ベイズ階層モデルは、階層構造を使用して複数のレベルの不確実性を組み込んだ統計モデルです。ベイズ推論と階層的モデリングを組み合わせることで、階層のさまざまなレベルでのパラメーターの推定が可能になります。このアプローチは、データがグループ化またはクラスター化されている場合に特に役立ちます。グループ内およびグループ間の変動を考慮しながら、グループ間で情報を共有できるからです。ベイズ階層モデルは、経済学、医学、社会科学などの分野で、入れ子構造を持つ複雑なデータを分析するために広く使用されています。

ベンチマークとは、企業の製品、サービス、プロセス、またはパフォーマンス指標を、主要な競合他社や業界標準と比較するプロセスです。ベンチマークの目標は、改善できる分野を特定し、ベストプラクティスを採用し、最終的に企業の競争力を高めることです。これは、パフォーマンスを測定し、継続的な改善を促進するために、さまざまなビジネス機能にわたって使用される戦略的ツールです。

ベンチマークデータセットは、機械学習モデルとアルゴリズムのパフォーマンスを評価、比較、ベンチマークするために使用される標準的で広く認識されているデータセットです。これらのデータセットは、研究開発の基準点またはベースラインとなり、画像認識、自然言語処理、音声認識などの特定のタスクでモデルがどの程度うまく機能するかを評価するのに役立ちます。ベンチマークデータセットは、さまざまなモデル間の比較が公正で意味のあるものになるように、慎重にキュレーションされ、研究コミュニティで広く受け入れられています。

ベースラインモデルは、より複雑な機械学習モデルのパフォーマンスを評価するための基準点として使用される単純な初期モデルです。これは比較の基準となり、より高度なモデルが基本的なアプローチや単純なアプローチよりも大幅に改善されるかどうかを判断するのに役立ちます。ベースラインモデルは通常、ターゲット変数の平均や中央値を予測したり、単純なルールを使用したりするといった単純な方法や仮定を採用し、より高度なモデルの結果を測定するためのベンチマークの役割を果たします。

ボックスプロットは、ボックスアンドウィスカープロットとも呼ばれ、データセットの分布をグラフィカルに表現したものです。データセットの最小値、第1四分位数 (Q1)、中央値、第3四分位数 (Q3)、最大値が表示され、データの中心傾向、変動性、歪度が効果的に要約されます。ボックスプロットは、外れ値の特定、分布の比較、およびデータの広がりの把握に役立つツールです。

双方向アテンションは、自然言語処理（NLP）モデル、特にトランスフォーマーで使用されるメカニズムで、シーケンス内の両方向（順方向と逆方向）の単語またはトークンの関係に焦点を当てることにより、コンテキストの理解を深めます。この注意メカニズムにより、モデルは、分析対象の単語に対する相対的な位置に関係なく、周囲の単語から得られる文脈を考慮することができます。そうすることで、双方向の注意がテキスト内のより微妙な意味や依存関係を捉えるのに役立ち、翻訳、感情分析、質問への回答などのタスクのパフォーマンスが向上します。

双方向エンコーダーは、順方向と逆方向の両方でデータを処理して、シーケンス内の各単語またはトークンの両側からコンテキストをキャプチャするニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。このアプローチは、自然言語処理 (NLP) タスクで特に強力です。なぜなら、モデルの前後の単語に基づいて単語の意味を理解できるようになるため、モデルの言語解釈と生成能力が向上するからです。