G検定用語　『あ』

・ビッグデータのデータマイニングにおける「もしこうだったら、こうなるであろう」という関連性を見つけ出す手法。
・アソシエーション分析は多くの事例に適用することができる。
・主に購買データから人々の購買行動における関連性を見つけ出す際に使われます。実例）　レコメンデーション、アンケート調査の掘り下げ、

・機械学習、特に深層学習モデルで近年頻繁に使われるテクニック
・入力の中で特に重要だと思われる要素にマーキングして重み行列の値や重要度に応じて動的に調整するテクニック。実例：　画像認識、ニューラル機械翻訳

・幾何学の分野で、ある図形を回転させたり引き延ばしたりする変換。
具体的には、線形変換（拡大縮小、剪断、回転）、平行移動があり、これらの組み合わせで表現される。

・イギリスの数学者、暗号研究者、計算機械科学者、哲学者。
・コンピュータ科学および人工知能の父とも言われています。
・「ある機械が人工知能であるか？」を判定するチューリング・テストを考案した人物

・異なる複数個のモデルを学習させ、それぞれのモデルの出力の平均を、全体の出力とする学習手法。
・未知データに対する汎化性能を向上させる。モデルの性能を向上させるために複数のモデルを融合させる。
・あまり性能が高くないモデルをいくつか組み合わせることによって,経験的に汎化性能が大きくなることがわかっており,このアプローチのこと。具体的な手法
１．バギング：　　　　複数のモデルをそれぞれ別に学習させ、各モデルの出力の、多数決、もしくは平均を取ったものを出力とする
２．ブースティング：　バギングが複数のモデルを一気に並列作成するのに対して、逐次的に直列で作成する。

（Andrew Ng）
・スタンフォード大学の人工知能の研究者である.
・著名な研究者.Courseraの創始者でもある.”
・2014 年から2017 年にかけてBaidoのAI研究所長

・機械学習の父とも呼ばれています。
・機械学習の目的を「明示的なプログラムを書くことなくコンピュータを動作させる」ことと定義しました。