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	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。		AIモデルとは、大量のデータを学習し、パターンや規則性を内部パラメータとして獲得した「推論の仕組み」です。人間に例えると、学習によって身についた「知識」や「判断基準」に相当します。

	~~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 ==		== 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。~~		* [[大規模言語モデル]]：ChatGPTなどに代表されるテキスト生成モデル。Transformer構造を基盤とする。
	* [[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。~~		* [[拡散モデル]]（Diffusion Models）：ノイズから徐々に画像を復元する生成モデル。
	* [[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。~~		* [[敵対的生成ネットワーク]]（GAN）：生成器と識別器を競わせてデータを生成するモデル。
	* [[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。~~		* [[変分オートエンコーダー]]（VAE）：データを潜在空間に圧縮し、そこから新しいデータを生成するモデル。
	* ~~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。~~		* コード生成モデル：プログラムコードの自動生成・補完・修正に特化したモデル。
			* マルチモーダルモデル：画像・音声・テキストなど複数の情報を統合して扱う生成モデル。

	== 画像認識系モデル ==		== 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~~		* [[畳み込みニューラルネットワーク]]（CNN）：画像の特徴抽出に強く、従来の画像認識の中心。
	* [[~~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。~~		* [[物体検出モデル]]（YOLO, SSDなど）：画像内の物体の位置と種類を特定するモデル。
	* [[~~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。~~		* [[セマンティックセグメンテーションモデル]]（U-Netなど）：画像をピクセル単位で分類するモデル。
	* [[~~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。~~		* [[ビジョントランスフォーマー]]（ViT）：Transformerを画像に適用し、高精度を実現。
	* [[~~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。~~		* [[画像基盤モデル]]（CLIP, DINOv2, SAMなど）：大規模事前学習により汎用的な画像理解能力を持つモデル。「ViTより凄い」と昨今話題のやつ。

	== 音声系モデル ==		== 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。~~		* 自動音声認識モデル（ASR / Whisperなど）：音声をテキストに変換するモデル。
	* ~~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。~~		* 音声合成モデル（TTS）：テキストを自然な音声として生成するモデル。
	* ~~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。~~		* 音響イベント検出モデル：環境音や異音を識別するモデル。
			* 音声LLM（AudioLM, VALL-Eなど）：音声の理解・生成を統合的に扱うモデル。

	== 統計・予測・分類系モデル ==		== 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。~~		* 回帰モデル：数値予測や確率予測を行うモデル。
	* 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。~~		* 決定木・アンサンブル学習モデル（XGBoost, LightGBMなど）：表形式データの分析に強いモデル。
	* ~~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。~~		* サポートベクターマシン（SVM）：境界線による分類を行うモデル。
	* 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。~~		* クラスタリングモデル（k-meansなど）：データを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。~~		* 時系列予測モデル（ARIMA, Prophetなど）：時間変化を伴う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 ==		== 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。~~		* レコメンダー（推薦システム）：ユーザーの嗜好に基づいて商品やコンテンツを推薦するモデル。
	* ~~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。~~		* 強化学習モデル：試行錯誤を通じて最適な行動方針を学習するモデル。
	* ~~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。~~		* グラフニューラルネットワーク（GNN）：グラフ構造データ（SNSの関係、分子構造など）を扱うモデル。
			* エージェントモデル：LLMが外部ツールを使いながらタスクを遂行する仕組み（ReAct, Toolformerなど）。

	[[~~category~~: AIモデル]]		[[Category:AIモデル]]

Administrator: ページの作成:「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…」

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ページの作成:「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…」

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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。

[[category: AIモデル]]

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