ディープラーニング（深層学習）

多数の中間層（隠れ層）を持つニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。画像認識・音声認識・自然言語処理などで高い性能を発揮し、AIの発展を牽引している。

多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法。大量のデータから高度な特徴表現を自動的に獲得できる。画像認識、自然言語処理、音声認識などで高い性能を発揮する。

隠れ層を多数重ねたニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）を使う機械学習の手法で、深層学習ともいう。画像の画素や文章のトークンのような生に近いデータから、予測に有効な特徴を層ごとに段階的に自動で学習できるため、画像認識、音声認識、自然言語処理で従来の手法を大きく上回る精度を出した。大量の学習データとGPUなどの計算資源を必要とし、判断の根拠が分かりにくい。

多数の層を重ねたニューラルネットワークを用いる機械学習の手法。データから判断に役立つ特徴を、人が設計しなくても階層的に自動で獲得できる。大量のデータとGPUなどの計算資源を使って、画像認識、音声認識、自然言語処理、生成AIで高い性能を実現している。

データからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習に大別される。学習データから汎化能力を獲得し、未知データに対する推論を可能にする。

入力データと正解ラベルのペアから学習する手法。回帰（数値予測）と分類（カテゴリ分け）に大別される。線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワークなどが代表的なアルゴリズム。

正解ラベルのないデータから構造やパターンを発見する手法。クラスタリング（k-means法など）や次元削減（主成分分析など）が代表的。データの潜在的なグループ分けや特徴抽出に用いられる。

エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化する行動方策を学習する手法。試行錯誤を通じて最適な行動を獲得する。Q学習やSARSAが代表的なアルゴリズムで、ゲームAIやロボット制御に応用される。

データ間のマージン（境界からの距離）を最大化する超平面で分類を行う機械学習手法。カーネルトリックにより非線形分類にも対応でき、汎化能力が高い。少数のサポートベクトルで決定境界が定まるため、解釈性にも優れる。

特徴量に基づく条件分岐を木構造で表現し、分類や回帰を行う機械学習手法。情報利得やジニ不純度を基準にノードを分割する。解釈性が高く、ランダムフォレストや勾配ブースティングの基礎となる。