1. 定義と概要 テストデータとは、学習がすべて完了したモデルに対して、それまでの学習や調整のどちらにも一切使っていない未知のデータを用意し、汎化性能を測るため…

1. 定義と概要 音声合成とは、テキストデータをもとに人の声に近い音声を人工的に生成する技術で、TTS（Text-to-Speech。文字のデータから音声を作り…

1. 定義と概要 教師あり学習とは、特徴量（データのどこに注目すればよいかを示す指標や要素）と呼ばれる入力データと、それに対応する正解の情報（教師データ・ラベル…

1. 定義と概要 最急降下法とは、目的関数（誤差関数。モデルの予測が正解からどれだけズレているかを数値化したもので、値が小さいほど精度が良いことを示します）の勾…

1. 定義と概要 停留点とは、関数の勾配がゼロになる点の総称です。1変数関数ではグラフの接線（曲線上のある1点だけに触れる直線）の傾きがゼロになる点（接線が水平…

1. 定義と概要 SSD（Single Shot MultiBox Detector）とは、2016年にLiu氏らが発表した物体検出モデルです。候補領域（画像の…

1. 定義と概要 音声認識とは、人の発話音声を解析し、その内容をテキストデータへ変換する技術です。スマートフォンの音声入力や音声アシスタント機能、コールセンター…

1. 定義と概要 スペクトル包絡とは、音声処理の分野で、音声信号を周波数スペクトルで表したときに見られる、周波数方向の細かい変動を取り除いた大局的でなめらかな形…

1. 定義と概要 スパース化とは、モデルが学習によって獲得する重みの多くを、ちょうど0にすることです。「スパース」は英語で「疎」「まばら」を意味する語で、値のほ…

1. 定義と概要 確率的勾配降下法（SGD）とは、訓練データの中からランダムに1件、実務では少数のまとまりであるミニバッチ（訓練データを少数ずつのまとまりに分け…