品詞タグ付け
品詞タグ付け（POSタグ付け）は、計算言語学および自然言語処理（NLP）において極めて重要なタスクです。これは、テキスト内の各単語に対して、その定義と文中での文脈に基づいて対応する品詞を割り当てる作業です。主な目的は、単語を名詞、動詞、形容詞、副詞などの文法的カテゴリーに分類し、機械が人間の言語をより効果的に処理・理解できるようにすることです。
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Glossary
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分類器
AI分類器は、入力データにクラスラベルを割り当て、過去のデータから学習したパターンに基づいて情報をあらかじめ定義されたクラスに分類する機械学習アルゴリズムです。分類器はAIやデータサイエンスの基礎的なツールとして、さまざまな業界で意思決定を支えています。
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文章リライター
AI文章リライターとは何か、その仕組みや活用方法、そしてライター、学生、マーケターが意味を保ちながら文章を言い換え、明確さを高めるのにどのように役立つかをご紹介します。
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平均絶対誤差（MAE）
平均絶対誤差（MAE）は、回帰モデルの評価に用いられる機械学習の基本的な指標です。予測誤差の平均的な大きさを測定し、誤差の方向を考慮せずにモデル精度を評価するための簡潔で解釈しやすい方法を提供します。
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平均適合率（mAP）
平均適合率（mAP）は、コンピュータビジョン分野において物体検出モデルを評価するための主要な指標であり、検出精度と位置推定精度の両方を単一のスカラー値で捉えます。自動運転、監視、情報検索などのタスクでAIモデルのベンチマークや最適化に広く利用されています。
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堀（モート）
AIにおける「モート（堀）」とは、規模の経済、ネットワーク効果、独自技術、高いスイッチングコスト、データによる堀など、企業が市場でのリーダーシップを維持し、競争を抑制するための持続的な競争優位性を指します。
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埋め込みベクトル
埋め込みベクトルは、データの意味的・文脈的な関係を捉える多次元空間上の高密度な数値表現です。NLP、画像処理、レコメンデーションなどAIのさまざまなタスクを支える埋め込みベクトルの仕組みを解説します。
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量子コンピューティング
量子コンピューティングとは何かを簡単に分かりやすく解説します。どのように利用されているのか、課題や将来の展望についてもご紹介します。
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連想記憶
人工知能（AI）における連想記憶は、システムがパターンや関連性に基づいて情報を想起できるようにし、人間の記憶を模倣します。この記憶モデルは、パターン認識、データ検索、学習を強化し、チャットボットや自動化ツールなどのAIアプリケーションで活用されています。
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連絡窓口
連絡窓口（POC）とは、特定の活動、プロジェクト、または組織に関するコミュニケーションと情報を調整する担当者または部署のことであり、問い合わせ対応ややりとりの円滑化を担います。
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