AI用語集
人工知能の完全辞典
自動データ拡張
画像の変換（回転、ズーム、コントラスト調整など）を自動的に生成し、データセットを充実させ、モデルの頑健性を向上させる。
自動特徴エンジニアリング
手動介入なしに生画像から関連する視覚的特徴を自動的に作成し、学習を最適化する。
自動モデル選択
パフォーマンス指標に基づいて複数の候補アーキテクチャから最適なビジョンモデルを評価・選択するアルゴリズム。
画像分類AutoML
事前定義されたクラスに画像を自動的に分類するモデルを構築、学習、展開する自動化システム。
物体検出AutoML
バウンディングボックスを使用して単一の画像内の複数の物体を検出・識別できるモデルを自動生成するAutoMLソリューション。
セマンティックセグメンテーションAutoML
画像の各ピクセルにクラスを割り当ててシーンの詳細な理解を実現するモデルの作成を自動化する。
インスタンスセグメンテーションAutoML
画像内の各物体インスタンスをピクセルレベルで個別に区別・セグメンテーションするモデルを自動生成する。
画像の自動アノテーション
事前学習済みモデルを使用して、ラベルのない画像に自動的にラベルとアノテーションを生成するプロセス。
ビジョン・トランスフォーマー (ViT) AutoML
コンピュータビジョンタスクに特化して適応された、トランスフォーマーベースのモデルのアーキテクチャとトレーニングの自動化。
自動モデル圧縮
展開を最適化するために、ビジョンモデルのサイズを自動的に削減するAutoML技術（プルーニング、量子化）。
エッジ展開AutoML
リソースが限られたデバイス（モバイル、IoT）でのビジョンモデルの最適化と展開の自動化。
ゼロショット学習AutoML
セマンティック記述を使用して、トレーニング中に見たことのないオブジェクトクラスを認識できるAutoMLシステム。
少数ショット学習AutoML
メタ学習技術により、クラスごとに非常に少ない例でビジョンモデルを学習する自動化。
自動アクティブラーニング
学習の効率を最大化するために、手動で注釈を付ける最も情報量の多い画像を知的に選択するシステム。
コンピュータビジョン用AutoMLパイプライン
コンピュータビジョンプロジェクトのための、前処理、トレーニング、検証、展開の完全な自動化された連続工程。
自動アンサンブル学習
投票やスタッキングなどの技術によって予測性能を向上させるための複数のビジョンモデルの自動的な組み合わせ。