AIモデルの種類は、学習方法で「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に大別され、

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投稿

臼井優

2026/01/21

AIモデルの種類は、学習方法で「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に大別され、
　さらに「ディープラーニング（深層学習）」や「生成AI（GPT、GAN、拡散モデルなど）」「言語モデル（LLM）」「コンピュータビジョンモデル」など、
　目的や技術に応じて多様なモデルがあります。これらは、データからパターンを見つけ、予測や生成、意思決定を行うプログラムです。

主な学習方法による分類
教師あり学習: ラベル付きデータ（正解データ）を使って、入力と出力の関係を学習します（例：画像認識、予測）。

教師なし学習: ラベルのないデータから、隠れたパターンや構造を発見します（例：顧客セグメンテーション、異常検知）。

強化学習: 試行錯誤を通じて、報酬を最大化する行動を学習します（例：ロボット制御、ゲームAI）。

技術・応用分野による分類
ディープラーニングモデル: 複雑なデータ（画像、音声、テキスト）を扱うのに強力で、多層のニューラルネットワークを使用します。

生成AIモデル: 新しいコンテンツ（文章、画像、コードなど）を生成するAIで、GPT、GAN、拡散モデルなどが代表的です。

言語モデル (LLM): テキストデータを理解・生成し、対話や文章要約などに使われます（例：ChatGPT）。

コンピュータビジョンモデル: 画像や動画を認識・分析するAIです（例：顔認識、自動運転）。

その他の分類
特化型AI: 特定のタスクに特化したAI（例：音声認識AI）。

汎用AI (AGI): 人間のように多様なタスクをこなすAIで、まだ研究段階です。

これらのモデルは、用途や必要な性能・コストに応じて使い分けられます。

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