バックプロパゲーション

ニューラルネットワークの学習アルゴリズム。出力の誤差を出力層から入力層へ逆方向に伝播させ、各結合の重みを更新する。誤差逆伝播法とも呼ばれ、勾配降下法と組み合わせて使用される。

ニューラルネットワークの学習アルゴリズム。出力層から入力層に向かって誤差を逆伝播し、連鎖律（チェインルール）を用いて各重みに対する損失関数の勾配を効率的に計算する。勾配降下法と組み合わせて重みを更新。

機械学習においてデータの特徴を数値化したもの。画像であれば色やエッジ、テキストであれば単語の出現頻度など、学習や予測に使う入力データの属性を表す。

コンピュータがデータからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や判断を行う技術。教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3種類に大別される。

入力データと正解ラベル（教師データ）の組を使ってモデルを学習させる機械学習の手法。分類や回帰などの予測問題に用いられ、迷惑メール判定や画像認識などに応用される。

正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習の手法。クラスタリング（グループ分け）や次元削減などに利用される。

エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するように行動方針を学習する手法。ゲームAIやロボット制御、自動運転などに応用される。

人間の脳の神経回路を模倣した数理モデル。入力層・中間層（隠れ層）・出力層で構成され、各層のニューロン間の結合の重みを調整することで学習を行う。