用語集

FスコアはF1スコアとも呼ばれ、特に分類タスクにおける機械学習モデルのパフォーマンスを評価するために使用される指標です。精度と再現率のバランスをとる単一の尺度が得られるため、クラス分布が不均一な場合や、偽陽性と偽陰性の両方が重大な結果をもたらす場合に特に役立ちます。F スコアの範囲は 0 ～ 1 で、スコアが 1 に近いほどパフォーマンスが向上することを示します。これは、肯定的な予測の正確さと、関連するすべての陽性事例を捉えるモデルの能力の両方を反映しています。

フィードフォワードニューラルネットワークとは、ノード (ニューロン) 間の接続がサイクルを形成しないタイプの人工ニューラルネットワークを指します。このタイプのネットワークでは、データは入力層から隠れ層 (存在する場合) を通って出力層まで一方向に流れます。フィードフォワードニューラルネットワークの意味は、分類、回帰、パターン認識などのタスクにおけるその単純さと有効性と密接に関連しています。

フェイルセーフシステムとは、誤動作、障害、または予期しない状態が発生した場合でも、システムが安全で稼働し続けることを保証するためにシステムに組み込まれた設計またはメカニズムを指します。フェイルセーフシステムの目標は、自動または手動で安全な状態に戻すことで、被害を最小限に抑え、壊滅的な結果を防ぎ、回復を可能にすることです。これらのシステムは、航空宇宙、自動車、原子力、ヘルスケアなど、故障により重大な損害、怪我、人命の損失につながる可能性がある産業において極めて重要です。

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順伝播は、入力データがネットワークの層を通過して出力を生成するニューラルネットワークのプロセスです。この過程で、ネットワークの各層は、受け取った入力に一連の重みと活性化関数を適用し、それを変換して次の層に渡します。順伝播の最終出力は、入力データに基づいて予測や決定を行うために使用されます。順伝播はニューラルネットワークの基本的な操作であり、学習と推論の両方の基礎となります。

偽陽性とは、実際のクラスが負の場合にモデルが陽性クラスを誤って予測する二項分類モデルのエラーを指します。言い換えると、特定の条件または属性が存在しないのにその条件または属性が存在することをモデルが示すと、偽陽性が発生します。誤検出の意味は、医療診断、不正検出、セキュリティシステムなど、誤った陽性予測が重大な結果につながる可能性があるさまざまな用途において重要です。

偽陰性とは、実際のクラスが正の場合にモデルが陰性クラスを誤って予測する二項分類モデルのエラーを指します。言い換えると、モデルが存在する条件や属性を検出できず、存在しないという誤った仮定が導かれると、偽陰性になります。偽陰性の意味は、医療診断、詐欺検知、セキュリティシステムなど、陽性事例を特定できないと深刻な結果を招きかねない用途において非常に重要です。

微調整は機械学習のプロセスで、事前にトレーニングされたモデルを、新しい（多くの場合より小さなデータセット）でさらにトレーニングして、特定のタスクまたはドメインに適合させます。微調整の目標は、モデルが大規模なデータセットの初期トレーニング中にすでに習得した知識を活用し、わずかな調整を加えて新しいタスクでのパフォーマンスを最適化することです。この手法は転移学習で広く使用されています。転移学習では、テキスト分類、画像認識、感情分析などの特殊なアプリケーションで適切に機能するようにニューラルネットワークなどのモデルを微調整します。

特徴エンジニアリングとは、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために、生データから新しい特徴 (変数) を選択、変換、作成するプロセスです。特徴エンジニアリングの目標は、最も関連性が高く有益な特徴を特定するか、データの基礎となるパターンをよりよく表す新しい特徴を生成することによって、モデルの予測力を高めることです。特徴の質は機械学習アルゴリズムの精度、解釈可能性、効率に直接影響するため、このプロセスは効果的なモデルを構築するために不可欠です。特徴エンジニアリングは、予測モデリング、顧客セグメンテーション、レコメンデーションシステムなど、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。

特徴学習とは、分類や予測などの特定のタスクを実行するために必要な表現や特徴をモデルが自動的に検出できるようにする機械学習の一連の手法を指します。モデルは手作業で作成した特徴に頼るのではなく、トレーニングプロセス中に生データから最も関連性の高い特徴を抽出する方法を学習します。特徴学習の意味は、データの最も有益な側面を特定してそれに集中できるようにすることで、機械学習モデルの精度と一般化を向上させる能力と結びついています。

特徴選択は、機械学習モデルのパフォーマンスに大きく貢献する最も関連性の高い変数をデータセットから特定して選択するプロセスです。目的は、無関係な特徴や冗長な特徴を削除しながら、最も重要なデータ属性に焦点を当てることにより、モデルの精度を向上させ、過適合を減らし、解釈可能性を高めることです。このプロセスは、分類、回帰、クラスタリングなど、選択した特徴の質がモデルの成功に直接影響するさまざまな機械学習タスクにおいて重要です。