用語集

ハイパーパラメータは、機械学習モデルのトレーニングプロセスが始まる前に値が設定されるパラメータで、学習アルゴリズムの動作を制御します。トレーニングデータから学習されるモデルパラメーターとは異なり、ハイパーパラメーターはモデルのパフォーマンスを最適化するために使用される外部構成です。ハイパーパラメーターの意味は、機械学習モデルを微調整して可能な限り精度、効率性、一般化を実現するうえで不可欠です。

ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルのハイパーパラメータを体系的に調整して、最高のパフォーマンスをもたらす最適な組み合わせを見つけるプロセスです。トレーニングデータから学習されるモデルパラメーターとは異なり、ハイパーパラメーターはトレーニングプロセスの開始前に設定され、モデルの学習方法のさまざまな側面を制御します。ハイパーパラメータチューニングの意味は、機械学習モデルの精度、効率性、一般化を最大化するために重要です。

ハイパーヒューリスティックは、複雑な最適化問題を解決するために低レベルのヒューリスティックを選択または生成するように設計された、高レベルのヒューリスティックアプローチです。特定の問題に合わせて調整される従来のヒューリスティックとは異なり、ハイパーヒューリスティックは一連のヒューリスティックに基づいて特定のコンテキストに適用する最適なものを決定します。ハイパーヒューリスティックの意味は、新しい問題ごとに大幅にカスタマイズしなくても、さまざまな問題領域に適用できる柔軟で適応性の高いアルゴリズムを開発するうえで非常に重要です。

超平面は、機械学習、特にサポートベクターマシン（SVM）などのアルゴリズムで多次元空間のデータポイントを分離するために使用される幾何学的概念です。2 次元空間では超平面は単なる線ですが、3 次元空間では平面になります。高次元では超平面と呼ばれます。超平面の意味は、さまざまなクラスのデータを最適に分離する最適な境界を見つけることを目的とする分類タスクにおいて非常に重要です。

ヒューマンマシンインターフェイス（HMI）は、ヒューマンユーザーとマシン、デバイス、またはシステムとの間の対話と通信を容易にするインターフェイスです。HMI を使用すると、グラフィカルディスプレイ、タッチスクリーン、ボタン、音声コマンド、またはその他の入出力メカニズムを通じて、マシンの制御、パフォーマンスの監視、フィードバックの受信が可能になります。HMI は、ユーザビリティ、効率性、意思決定の向上を目的として、製造、自動車、家庭用電化製品、ヘルスケアなどの業界で広く使用されています。

ヒューマンインザループ（HITL）は、人工知能（AI）および機械学習（ML）システムにおける相互作用のモデルであり、人間の判断と意思決定がプロセスに統合されます。このアプローチは、自動化システムの効率性と人間の専門家による微妙な理解を組み合わせ、より正確で状況に応じた適切な結果をもたらします。ヒューマン・イン・ザ・ループの意味は、自動化システムがあいまいさに悩まされたり、継続的な監視や改良が必要になったりする用途において非常に重要です。

ヒューリスティックとは、実用的な方法や近道を使用して、完璧ではないかもしれないが、当面の短期的な目標を達成するには十分な解決策を生み出す問題解決アプローチです。ヒューリスティックは意思決定プロセスでよく使用されます。特に、最適なソリューションを見つけるのが複雑すぎる場合や時間がかかる場合です。ヒューリスティックの意味は、人工知能、オペレーションズ・リサーチ、心理学など、さまざまな分野で非常に重要であり、困難な問題に対する適切な解決策を迅速に見つけるのに役立ちます。

人間中心のAIとは、人間のニーズ、価値、幸福を優先する人工知能システムの設計と開発を指します。このアプローチは、人間の能力を高め、倫理原則を尊重し、信頼を育むことを確実にするために、効果的かつ効率的なだけでなく、人間の目標に沿ったAIの構築に重点を置いています。人間中心の AI の意味は、AI テクノロジーがすべてのユーザーにとって有益で、理解しやすく、利用しやすいものにし、人間の意思決定に取って代わるものではなく、支援するツールとなるようにするために不可欠です。

停止問題は、特定の入力が与えられたときに、特定のコンピュータープログラムが最終的に停止（停止）するか、無期限に実行され続けるかを決定するコンピューターサイエンスの概念です。この問題は 1936 年にアラン・チューリングによって決定不可能であることが証明されました。つまり、考えられるすべてのプログラム入力ペアについて、停止問題を解決できる一般的なアルゴリズムは存在しないということです。停止問題の意味は計算理論の基本です。アルゴリズムによって計算できることや決定できることに内在する制限が示されているからです。

配向勾配ヒストグラム（HOG）は、コンピュータービジョンや画像処理で物体検出に使用される特徴記述子です。HOG は、画像の局所的な部分におけるグラデーション方向の出現回数をカウントすることで、画像内のオブジェクトの局所的な形状と外観をキャプチャします。HOGの意味は、歩行者検知やその他の物体認識の課題など、勾配の空間的配置によって物体の形状に関する重要な情報が得られるようなタスクにとって基本的なものです。

階層データ形式 (HDF5) は、大量のデータを保存および整理するために設計されたファイル形式およびツールセットです。複雑なデータ型のストレージをサポートしており、従来のリレーショナルデータベースには収まらない大規模なデータセットの管理に特に適しています。階層型データ形式の意味は、科学計算、ビッグデータ分析、および構造化データの効率的な保存、アクセス、共有が必要なアプリケーションにとって非常に重要です。

階層型強化学習 (HRL) は、従来の強化学習を拡張したもので、複雑なタスクをより小さく、より管理しやすいサブタスクに分割し、階層的に整理します。HRL では、実行するサブタスクを上位レベルのコントローラーまたはポリシーが決定し、下位レベルのコントローラーがこれらのサブタスクの実行を処理します。階層型強化学習の意味は、タスク構造を活用して学習を簡素化し、スケーラビリティを向上させることで、複雑な問題をより効率的に解決するために重要です。

階層的特徴学習は、低レベルの単純な特徴から高レベルの複雑なパターンまで、モデルが複数の抽象レベルで特徴を自動的に検出して学習する機械学習のプロセスです。このアプローチは、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) などのディープラーニングモデルで最も一般的に使用されています。このモデルでは、ネットワークの連続する各層が入力データのより抽象的な表現を学習します。階層的特徴学習の意味は、画像認識、自然言語処理、その他の複雑なデータ駆動型アプリケーションなど、正確な予測にはマルチレベルの特徴を理解することが不可欠であるタスクにとって非常に重要です。

隠れユニットは、入力層と出力層の間にある隠れ層内にあるニューラルネットワークのコンポーネントです。ニューロンとも呼ばれる各隠れユニットは、前の層からの入力を処理して変換を適用し、その結果を次の層に渡します。隠れユニットの意味は、ネットワークがデータ内の複雑なパターンや関係を学習してモデル化できるようにするために不可欠であり、ネットワークの全体的な意思決定プロセスに貢献します。

ニューラルネットワークの隠れ層は、入力層と出力層の間に位置するニューロンの層です。隠れ層のニューロンは、入力データに対して中間計算と変換を行い、モデルの予測に役立つ複雑な特徴を抽出して学習します。隠れ層の意味は、単純なモデルでは見逃されがちな、データ内の複雑なパターンや関係をネットワークで捉えることができるため、ディープラーニングの基本です。

高精細マップ (HD マップ) は、自動運転と先進運転支援システム (ADAS) をサポートするように設計された、道路環境を詳細かつ高精度にデジタルで表現したものです。従来のナビゲーション用マップとは異なり、HD マップはセンチメートル単位の精度を実現し、車線形状、道路標識、交通信号、周囲の3D表現などの豊富な情報レイヤーを含んでいます。これらのマップは、前方の道路を詳細に把握できるようにすることで、自動運転車の安全で信頼性の高い運転を実現するための重要なコンポーネントです。