AI技術は様々な種類がありますが、以下にいくつかの主要なカテゴリーを挙げてみます：

機械学習 (Machine Learning)

データからパターンを学び、予測や分類を行うためのアルゴリズムや技術。機械学習はさらに以下のようなサブカテゴリーに分けられます。

    • 教師あり学習 (Supervised Learning)
      ラベル付きのトレーニングデータを使用してモデルを訓練します。
    • 教師なし学習 (Unsupervised Learning)
      ラベルのないデータからパターンや構造を見つけ出します。
    • 強化学習 (Reinforcement Learning)
      報酬とペナルティのシステムを通じて、システムやエージェントがどのように行動すれば最適な結果が得られるかを学びます。

深層学習 (Deep Learning)

人間の脳の神経ネットワークを模倣したアルゴリズムであり、特に大量のデータを処理するのに有効です。画像認識、自然言語処理、音声認識など、多くの応用分野で用いられています。

自然言語処理 (Natural Language Processing, NLP)

人間の言語を理解し、生成する能力をコンピュータに付与するための技術。機械翻訳、文章生成、感情分析などが主な用途です。

コンピュータビジョン (Computer Vision)

画像や動画を解析し、理解するための技術。画像認識、顔認識、物体検出など、多くの応用があります。

  1. ロボティクス (Robotics):
    AIを用いたロボットの制御や学習。自動運転車や自動掃除機などの製品に使用されています。

  2. 知識表現と推論 (Knowledge Representation and Reasoning)
    AIが情報を「理解」し、その情報を基に複雑な問題を解決するための技術。

以上が代表的なAI技術のカテゴリーですが、AIの進化は日進月歩で、新しい技術や手法が常に開発されています。

投稿者: tanishima

株式会社アナログタルの谷島です。