「AIモデル」を編集中

AIモデルとは、コンピューターに大量のデータを読み込ませて学習させ、特定のパターンやルールを見つけ出させた「学習済みパラメータの集合」のことです。

人間の脳で例えると、勉強を重ねて身につけた「知識」や「判断基準」にあたります。

== 生成AI系モデル ==
* [[大規模言語モデル]]：ChatGPTで一躍有名になったやつ。昨今のAIといえばこれ。
* [[拡散モデル]]（Diffusion Models）: ノイズから徐々に鮮明な画像を復元していく画像生成モデル。
* [[敵対的生成ネットワーク]]（GAN）: 偽物を作る「生成器」とそれを見破る「識別器」を競わせるモデル。
* [[変分オートエンコーダー]]（VAE）: データを一度圧縮し、そこから新しいデータを復元・生成するモデル。
* コード生成モデル: プログラミングコードの自動記述やバグ修正に特化したモデル。

== 画像認識系モデル ==
* ビジョン基盤モデル（CLIP, DINOv2, Segment Anythingなど）：巨大な事前学習モデル。「ViTより凄え」と話題
* [[ビジョントランスフォーマー]]（ViT）: Transformer構造を画像認識に応用し、高い精度を出すモデル。
* [[畳み込みニューラルネットワーク]]（CNN）: 画像の特徴を捉えるのが得意で、画像認識・分類の基本となるモデル。
* [[物体検出モデル]]（YOLO, SSDなど）: 画像内のどこに何があるかをリアルタイムで特定するモデル。
* [[セマンティックセグメンテーションモデル]]（U-Netなど）: ピクセル単位で画像の領域を塗り分けるモデル。

== 音声系モデル ==
* 自動音声認識モデル（ASR / Whisperなど）: 人間が話した声をテキストに書き起こすモデル。
* 音声合成モデル（TTS）: テキストを自然なイントネーションで読み上げるモデル。
* 音響イベント検出モデル: 異音や特定の環境音を検知するモデル。

== 統計・予測・分類系モデル ==
* 回帰モデル: 過去のデータから将来の数値や確率を予測するモデル。
* 決定木・アンサンブル学習モデル（XGBoost, LightGBMなど）: 表データの分析や予測に非常に強いモデル。
* サポートベクターマシン（SVM）: データを境界線で分類するモデル。
* クラスタリングモデル（k-meansなど）: データを傾向ごとに自動でグループ分けするモデル。
* 時系列予測モデル（ARIMA, Prophetなど）: 時間経過とともに変化するデータの予測に特化したモデル。

== その他の特殊なAIモデル ==
* レコメンダー（推薦システム）: ユーザーの好みに合わせて商品やコンテンツをおすすめするモデル。
* 強化学習モデル: 試行錯誤を通じて最適な行動ルールを自ら学習するモデル。
* グラフニューラルネットワーク（GNN）: SNSの人間関係や分子構造などのグラフ構造データを解析するモデル。

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