用語集

グラフィックモイクセイント（GPU）は、ゲームやストイマギギギギギギギギギギギギギギギギギス。GPU 初、ビデオゲーム＆サッカースポーザザザザブザン、サツキマス、BITB2で金沢で。GPU AGPU は大体同じく、学習、サビリ、（きき）、いのちき（まき）、いのちっき（きき））

ガウス混合モデル (GMM) は、機械学習や統計学で使用される確率モデルで、観測値が属する特定の亜母集団が不明な場合でも、母集団全体に複数の亜母集団またはクラスターが存在することを表します。各サブポピュレーションはガウス分布としてモデル化され、モデル全体はこれらのガウス分布の加重和になります。混合ガウスモデルの意味は、データが複数の基礎となる分布に属している可能性があるクラスタリングと密度推定を伴うタスクにとって不可欠です。

ガプリーリー程 (GP) は、、4進進法ではじめて25259個の。ででぜんぜんぜんぜんぜんめんじゃ。は、。ggrぜぜぜぜは、回帰春など、ggrぜんぜんぜんぜんぜんぜんぜんぜんぜんぜんぜんぜんそくいつ。

ガベージ・イン・ガベージ・アウト（GIGO）は、コンピューティングとデータ処理における原則であり、データ品質の決定的な重要性を浮き彫りにしています。コンピュータプログラムまたはデータ処理システムによって生成される出力の品質は、入力データの品質によって決まるとされています。基本的に、使用される処理技術やアルゴリズムの高度さや正確さにかかわらず、質の低い入力データ (ゴミ) は質の低い出力 (ゴミ) につながります。GIGOは、データの収集と準備における品質管理の役割を強調しています。入力データにエラーや不整合があると、誤解を招く結果や誤った結果につながり、コンピューティングやデータ駆動型アプリケーションの信頼性と有用性が損なわれる可能性があるためです。

グラウンドトゥルースとは、モデルまたはアルゴリズムによって行われた予測を検証または比較するためのベンチマークとして使用される、正確で現実世界のデータまたは情報を指します。これは、モデルのアウトプットの測定基準となる、実際に観測された結果を表します。この用語は一般に、機械学習、コンピュータービジョン、リモートセンシングなどで、正しいと想定される参照データを表すために使用されます。Ground Truth の意味は、モデルの精度と信頼性を評価し、モデルが意図したとおりに動作することを確認するうえで不可欠です。

グラデーションテープは、機械学習、特に自動微分フレームワークで使用されるツールで、ニューラルネットワークのフォワードパス中にテンソルに対して実行される操作を記録します。この記録された情報を使用して、バックワードパス中のモデルのパラメータに関する損失関数の勾配を計算します。勾配テープの意味は、バックプロパゲーションを実現する上で非常に重要です。バックプロパゲーションは、モデルの重みを更新して損失を最小限に抑えることでディープラーニングモデルのトレーニングに必要なバックプロパゲーションを可能にします。

勾配降下法は、機械学習モデルの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。最小値を求めることを目的として、損失関数の負の勾配の方向にモデルパラメーターを繰り返し調整することで機能します。このアルゴリズムは機械学習モデルのトレーニングの基本であり、時間の経過とともに予測誤差を減らすことでデータから学習できるようになります。

勾配ブースティングは、回帰および分類タスクに使用される機械学習手法で、複数の弱学習器 (通常はデシジョンツリー) の出力を組み合わせて強力な予測モデルを作成することにより、予測モデルを順次構築します。勾配ブースティングの背後にある重要な考え方は、間違いを修正する新しいモデルを追加することで、以前のモデルで発生したエラーを最小限に抑えることです。勾配ブースティングは、特にモデルのパフォーマンスが最優先のタスクにおいて、高精度の予測モデルを構築するうえで非常に重要です。

勾配累積は、重みの更新を実行する前に複数のミニバッチにわたって勾配を蓄積するニューラルネットワークのトレーニングに使用される手法です。このアプローチでは、使用可能なハードウェア (GPU など) にメモリ制約があり、大きなバッチを直接使用できない場合でも、バッチサイズを大きくしてトレーニングプロセスを効果的にシミュレートできます。勾配累積の意味は、特にバッチサイズを大きくすることが望ましいがハードウェアの制限により実現不可能なシナリオでは、モデルのパフォーマンスを向上させる上で非常に重要です。

グラフィカルモデルは、グラフ構造を使用して確率変数間の条件付き依存関係を表す確率モデルです。これらのモデルは、変数をノードとして、依存関係をグラフのエッジとして表現することで、データ内の複雑な関係を理解するための視覚的および数学的なフレームワークを提供します。グラフィカルモデルの意味は、特に統計、機械学習、人工知能などの分野において、確率的推論、推論、意思決定に関わるタスクに不可欠です。

グラフカットは、コンピュータービジョンや画像処理で使用される最適化手法で、問題をグラフとしてモデル化し、グラフを2つ以上の不連続なサブセットに「カット」する最適な方法を見つけることで、画像をさまざまな領域に分割します。各サブセットは画像のセグメントを表します。グラフカットの意味は、画像を前景と背景などの意味のある領域に分けることを目的とする画像のセグメンテーションなどのタスクにとって非常に重要です。

グラフニューラルネットワーク (GNN) は、グラフ構造のデータで動作するように設計されたニューラルネットワークの一種で、データポイントはエッジで接続されたノードとして表されます。GNN はグラフ内のノード間の関係や相互作用をモデル化するために使用されるため、ソーシャルネットワーク、分子構造、推奨システムなど、ネットワークデータが関係するタスクに特に役立ちます。グラフ・ニューラル・ネットワークの意味は、自然にグラフとして表されるデータの依存関係やパターンをキャプチャできることにあります。

グリッド検索は、モデルに最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけるために機械学習で使用されるハイパーパラメータ最適化手法です。考えられる組み合わせごとにモデルをトレーニングして評価することで、あらかじめ定義されたハイパーパラメータ値のセットを体系的に調べます。グリッド検索は、選択したハイパーパラメータが目に見えないデータでも十分に一般化されることを確認するために、クロス検証と併用されることがよくあります。グリッド検索の意味を説明するときには、モデルのパフォーマンスを最適化するために最も効果的なハイパーパラメータを特定することを目的とした網羅的な検索プロセスを指します。

グローバルプーリングは畳み込みニューラルネットワーク (CNN) で使用される手法で、特徴マップ全体に集計関数を適用することで、入力特徴マップの空間次元を単一の値に縮小します。最も一般的なグローバルプーリングは、グローバルアベレージプーリングとグローバルマックスプーリングで、それぞれ特徴マップ全体で平均値を取るか、最大値を取って集計します。グローバルプーリングの意味は、ディープラーニングモデル、特に画像分類などのタスクにおいて、パラメーターの数を減らし、過剰適合を回避するために不可欠です。

ジェネレーティブモデルは、特定のデータセットに似た新しいデータサンプルの生成を学習する機械学習モデルの一種です。異なるクラスを区別することに重点を置く識別モデルとは異なり、生成モデルはデータの基礎となる分布を捉え、元のデータと統計的に類似した新しい例を生成できます。生成モデルの意味は、データ拡張、画像合成、自然言語生成などのタスクにおいて非常に重要です。これらのタスクでは、学習したパターンに基づいて新しい現実的なデータを作成することが目標となります。

敵対的生成ネットワーク (GAN) は、特定のデータセットを模倣する新しいデータを生成するように設計された機械学習モデルの一種です。ジェネレーターとディスクリミネーターと呼ばれる 2 つのニューラルネットワークで構成され、これらは競合するプロセスで同時にトレーニングされます。ジェネレーターは実際のデータセットに似た偽のデータを作成し、ディスクリミネーターはデータが実在するか生成されたものかを評価します。ジェネレーターの目標は、ディスクリミネーターが実際のデータと区別できないほど説得力のあるデータを生成することです。ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークの意味は、高品質の合成データの生成を促進する 2 つのネットワーク間の相互作用を指します。

ジオフェンシングは、GPSまたはRFIDを使用して物理的な場所の周囲に仮想境界を作成するテクノロジーです。これにより、企業、組織、デバイスは特定の地域の周囲に電子的な「フェンス」を設置し、デバイスまたはオブジェクトがそのエリアに出入りしたときにアクションをトリガーできます。ジオフェンシングは、モバイルアプリ、車両管理、マーケティング、セキュリティシステムで広く使用されており、動きの監視や資産の管理をリアルタイムで行うことができます。

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一般データ保護規則（GDPR）は、EUおよび欧州経済地域（EEA）内の個人の個人データとプライバシーを保護するために欧州連合（EU）によって確立された法的枠組みです。この規制は、個人が自身のデータをより細かく管理できるようにすることを目的として、EU 居住者の個人データを収集、保存、処理する組織を対象とした厳格なガイドラインを定めています。コンプライアンス違反は多額の罰金や企業の評判の低下につながる可能性があるため、一般的なデータ保護規制の意味はグローバル企業にとって非常に重要です。

欲張りアルゴリズムとは、最適化や意思決定の問題で用いられるアルゴリズム的なアプローチで、一連の選択を行うことで解が段階的に構築され、それぞれが現時点で最良の（最も「欲張りな」）選択肢です。こうした局所的な最適解が、全世界で最適な解につながることを期待して、各段階で局所的に最適な選択を行うという考え方です。欲張りなアルゴリズムの意味は、特に単純で迅速なアプローチが必要な場合に、問題を効率的に解決する上で非常に重要です。

ごきんよう（GA）は、子供じょううだいもじじじうううだい。見、いいみみまび、長和和、付則則則則修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修修美でも味味あれ。