画像認識とは？仕組み・活用技術をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「コンピュータが画像や映像の中から物体・人物・文字などを自動で識別・分類する技術」
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音声認識とは？仕組み・画像認識との違いをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「人間が発した声（音声データ）をコンピュータが解析し、テキストデータに変換する技術」
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自然言語処理 (NLP) とは？仕組み・代表技術・活用事例をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「人間が日常的に使う言葉（自然言語）を、コンピュータに理解・分析・生成させる技術」
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XAI（説明可能なAI）とは？意味と仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「AIが出した予測や判断の根拠を、人間が理解できる形で提示する技術の総称」
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AUCとは？ROC曲線との関係と意味をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「ROC曲線の下側の面積を数値化した、二値分類モデルの総合的な判別力スコア」
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ROC曲線とは？真陽性率・偽陽性率・AUCの意味をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「2クラス分類モデルの判定しきい値を変化させたときの真陽性率と偽陽性率の関係をプロットした曲線」
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再現率（Recall）とは？意味と計算式をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「実際に陽性（正例）であるデータのうち、モデルが正しく陽性と予測できた割合」
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適合率（Precision）とは？意味と計算式をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「モデルが『陽性』と予測した件数のうち、実際に陽性だった件数の割合」
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正解率（Accuracy）とは？混同行列での計算方法をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「分類モデルの全予測のうち、正しく予測できた割合」
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特徴量とは？意味と機械学習での役割をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「機械学習でモデルに入力するために、データの特徴を数値化したもの」
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