1. 定義と概要 モデルの表現力（表現能力とも呼ばれます）とは、モデルが入力と出力の間にあるどれだけ複雑な関係性（パターン）を表現し、学習できるかを示す能力です…

1. 定義と概要 ミニバッチ学習とは、訓練データ全体から一部を無作為に抽出した小さな束（ミニバッチ）ごとに勾配を計算し、その単位で更新していく学習方式です。この…

1. 定義と概要 メル周波数ケプストラム係数（MFCC）とは、音声信号の周波数情報をメル尺度で圧縮し、声道の共鳴特性を少数の係数列で表した音声特徴量（AIモデル…

1. 定義と概要 メタ学習（Meta-Learning）とは、多数の異なるタスクを通じてモデル自身の学習方法や適応の仕方を学習させることで、初めて出会う新しいタ…

1. 定義と概要 メル尺度とは、人間の聴覚が感じる音の高さ（ピッチ）の差が均等になるように定義された知覚尺度です。1937年に研究者のスティーブンス、ボルクマン…

1. 定義と概要 Mask R-CNNとは、2017年にFacebook AI Research（FAIR。Meta社の研究部門）に所属していたKaiming …

1. 定義と概要 マンハッタン距離とは、2点間の距離を、横方向の移動距離と縦方向の移動距離をそれぞれ求めてから足し合わせることで測る指標です。碁盤の目状に区画さ…

1. 定義と概要 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）とは、個別のタスクを解くのではなく学習の仕方そのものを学習するメタ学習のア…

1. 定義と概要 MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）とは、回帰モデルの予測値と実測値の差である誤差の絶対値を全データについて求め、そ…

1. 定義と概要 誤差関数（error function）とは、機械学習モデルが出した予測値と実際の正解値との差、つまり誤差の大きさを数値として表す関数です。損…