#training

LoRA

本体は凍結し、小さな追加部品だけを学習させて、AIを安く特定用途に寄せる調整方法です。

エポック

用意した学習データを丸ごと1回ぶん学び切ることを1エポックと数える単位です。

スケーリング則

AIの規模を大きくすると性能がどれくらい上がるかを、なめらかな関係式で表したもの

データセット

AIの学習や評価に使う、ひとまとまりにそろえたデータの集まりのことです。

ハイパーパラメータ

学習が始まる前に人が決めておく、AIの学び方を左右するつまみのことです

バッチサイズ

AIの学習で、一度にまとめて読み込むデータの件数のこと。

パラメータ（モデル）

AIモデルが学習で身につけた、判断のための無数の数値のこと。

ファインチューニング

学習済みのAIに追加のデータで再学習させ、特定の用途や答え方に寄せる調整方法です。

過学習（オーバーフィッティング）

練習問題を覚え込みすぎて、本番の新しい問題に弱くなったAIの状態のことです。

学習（トレーニング）

大量のデータを見せて、AIにパターンや規則を覚えさせる工程のことです。

学習率

AIが学ぶときに、一歩でどれだけ答えを修正するかを決める歩幅の大きさです。

機械学習

大量のデータから規則をコンピューターが自分で見つけ出す、AIの基礎となる方法です。

強化学習

うまくいくと「ごほうび」がもらえるしくみで、試行錯誤しながらコツを学ぶ機械学習の方法です。

教師あり学習

問題と正解がセットになったデータでAIを学ばせる、機械学習の基本のやり方です。

誤差逆伝播

AIの予測のズレを出口から入口へ逆向きにたどり、つまみの直し方を計算する学習のしくみです。

勾配降下法

誤差を小さくするため、坂を下る向きへ数値を少しずつ直していく学習の基本手順です。

合成データ

本物のデータの代わりに、人工的につくりだした、本物そっくりの練習用データのことです。

蒸留（知識蒸留）

大きく賢いモデルのふるまいをお手本にして、小さく軽いモデルへ知識を移す軽量化の手法です。

損失関数

AIの予測と正解のズレを1つの数値にして、学習の良し悪しをはかる物差しのことです。

転移学習

大量データで学んだ既存モデルの知識を、別の近いタスクに少ないデータで応用する手法です。