オートエンコーダ
Autoencoder
おーとえんこーだ
入力を低次元の潜在表現に圧縮するエンコーダと、そこから入力を復元するデコーダを組み合わせ、出力が入力と同じになるよう学習するニューラルネットワークで、自己符号化器ともいう。正解ラベルが要らず、次元削減や特徴抽出のほか、正常データだけで学習して復元誤差が大きいものを異常とみなす異常検知、ノイズの除去に使う。潜在表現を確率分布として学習する変分オートエンコーダ（VAE）は生成モデルとして使える。
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2017年の論文「Attention Is All You Need」で提案された、自己注意機構を中心とするニューラルネットワークの構造。RNNのように系列を順に処理せず、系列中のすべての位置の関係を同時に計算するので、並列に学習でき長距離の依存関係も捉えやすい（語順の情報は位置エンコーディングで与える）。GPTやBERTなどの大規模言語モデルの基盤であり、画像や音声のモデルにも使われている。
入力の系列を別の系列に変換するモデルの枠組み。エンコーダが入力の系列（例えば日本語の文）を読み込んで内部表現に変換し、デコーダがその内部表現から出力の系列（英語の文）を1要素ずつ生成する。機械翻訳、要約、対話に使われ、当初はRNNやLSTMで構成されたが、入力の長い系列を1つのベクトルに詰め込む弱点を注意機構が補い、それがTransformerへつながった。
機械学習などのAIをセキュリティ対策に活用する技術。大量のログから通常と異なる挙動を見つける異常検知、未知のマルウェアやフィッシングメールの判定、アラートの優先度付けなどに用い、分析の負担を減らす。
組込みシステムで、ソフトウェアの暴走や停止を検出するためのタイマ。正常に動作しているプログラムは一定時間ごとにタイマをクリアし、設定した時間内にクリアされずにタイムアウトすると、システムの異常とみなしてリセットや終了などの処理を行う。
システムログ、アプリケーションログ、セキュリティログなどを収集・分析し、エラーや異常パターンを検知する監視活動。障害の予兆検知やセキュリティインシデントの発見に活用される。
直流モーターに回転角や速度を検出するセンサ（エンコーダなど）を組み合わせ、指令値との差をなくすようにフィードバック制御するモーター。目標とする位置や速度に正確に追従させられるため、ロボットの関節や工作機械などに使われる。