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以下の計算グラフについて、a=2, b=1, e=5 が与えられたとき、dの値は3となる。
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Cycプロジェクトは、第2次AIブームの中でダグラス=レナートによって提唱され、現在も継続している「現代版バベルの塔」と呼ばれる取り組みである。
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第2次AIブームでは、いかにして機械に知識を与えるかが大きなテーマになった。その中で、自然言語処理の研究で提案された、言葉同士の意味関係を定義するものを意味ネットワークと呼ぶ。
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U-Netが用いられるタスクとして、画像セグメンテーションなどがある。
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ニューラルネットワークにおいて、ネットワークの層が深いときに勾配消失問題が起こりやすくなると考えられる。
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機械学習の教師あり学習では、学習データからモデルを生成し、作成したモデルの精度を確認することが行われる。モデルの精度は学習データによって評価されるのではなく、モデルにとって未知のデータに対する回帰や分類の精度で評価される。すなわち、作成したモデルが（ 汎化性能 ）を有しているか否かが評価の基準となる。
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AIの利活用においては、説明可能なAI（Explainable Artificial Intelligence: XAI）が世界的に重要とされている。AIの説明の代表的な手法の1つとして、どの（ 学習データ ）が予測認識に重要だったかを説明する手法がある。
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アンサンブル学習の1つであるランダムフォレストでは、複数の（ 決定木 ）の出力を多数決して識別を行う。
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テキストマイニングでは、形態素解析でテキストを単語などの最小単位に切り分けた後、BoW（Bag-of-Words）などの手法を用いてテキストをベクトルの形式に変換する。
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複数の決定木を学習する際、XGBoostでは、1つ前までの決定木の実測値と予測値の誤差を最小にする手法として最も適切な選択肢を1つ選べ。
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誤差逆伝播法では、重みパラメータに関する勾配を得るためにまず最初に（ 出力に関する誤差関数の勾配 ）を計算し、その後、逆方向に伝播させていく。
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古くからAIによってチェスや将棋などのゲームで人間に勝てるAIを作ろうという研究がなされており、チェスAIであるディープブルーは独自の評価関数に基づいて盤面を探索するプログラムであった。そのディープブルーの性能は、世界チャンピオンに勝利するまでに達した。
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現在、多くの国や企業、学術団体などが AI に関する倫理指針や規制のためのガイドラインを検討策定している。日本政府が2019年3月に「人間中心の AI 社会原則」を公表したほか、欧州委員会も同時期に（ 信頼性を備えた AI のための倫理ガイドライン ）を公開した。 学術団体である IEEE は倫理思想を具体的な技術に落とし込むための（ 倫理的に調和された設計 ）に関する議論を重ね2019年にその初版を公開した。民間企業で構成される団体としては Amazon 社、Google 社、 Facebook 社、 IBM 社、マイクロソフト社などアメリカの IT 企業を中心として（ Partnership on AI ）が組織され、安全性や AI における公平性、透明性、責任などへの取り組みを「信条」としている。
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アンサンブル学習は、未学習のデータに対する（ 分類精度 ）を向上させるために行う。
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説明可能な AI （Explainable Artificial Intelligence：XAI）は、予測結果や推論のプロセスの解釈可能性が高い。
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TPUは、数万個の ALU（Arithmetic Logic Unit） を集約し、ディープラーニングの計算に特化した行列演算専用のプロセッサを指す。
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自然言語処理の文脈において、複数の単語ベクトルにどのベクトルを重要視するかをも含めて学習させる仕組みを（注意機構（Attention Mechanism））と言う。
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ディープニューラルネットワーク（DNN）の順伝播の計算において、入力に重みとバイアスを適用した後に適用する変換は活性化関数と呼ばれる。
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ベイズ推定は、 パラメーターを確率変数とみなし、事後分布を推定する。
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ディープニューラルネットワーク（DNN）の順伝播の計算において、ある層の出力を得るために線形変換を行うがこのとき入力（前の層の出力）に乗算する値を重みと呼ぶ。
