from A-Z Guide to 110 Data Science Terms.
データサイエンスの分野では、多岐にわたる基本用語が存在します。これらは活性化関数や異常検知、曲線下面積（AUC）、A/Bテスト、オートエンコーダー、逆伝播、バギング、ベイジアンネットワーク、バイアス、バイアスと分散のトレードオフ、ブートストラップ、カテゴリカルデータ、分類、クラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、信頼区間、相関、データマイニング、データラングリング、ディープラーニング、次元削減、探索的データ分析（EDA）、固有値、アンサンブルメソッド、エポック、ETLプロセス、評価指標、特徴量エンジニアリング、特徴選択、Fスコア、生成敵対ネットワーク（GAN）、グリッドサーチ、勾配降下法、グラフデータベース、仮説検定、Hadoop、ハイパーパラメータ、代入法、不均衡データセット、推論、IoT、結合確率、Jupyter Notebook、K-平均法、K近傍法、カーネル、k分割交差検証、尖度、ラベルエンコーディング、線形回帰、ロジスティック回帰、潜在変数、LSTM、損失関数など、様々な概念を含んでいます。
データ解析とモデリングにおいては、平均二乗誤差（MSE）、モンテカルロシミュレーション、多層パーセプトロン（MLP）、多クラス分類、多変量解析、自然言語処理（NLP）、ニューラルネットワーク、正規化、ナイーブベイズ分類器、外れ値、過学習、最適化、順序データ、オブジェクト指向プログラミング（OOP）、ワンホットエンコーディング、主成分分析（PCA）、パーセプトロン、精度、予測モデリング、PyTorch、P値、パイプライン、分位数、定量データ、四分位数、ランダムフォレスト、回帰分析、強化学習、正則化、ROC曲線、決定係数（R二乗）、再帰的ニューラルネットワーク（RNN）、Scikit-Learn、感情分析、SQL、統計的推論、合成データ、時系列分析、TensorFlow、転移学習、t検定、教師なし学習、学習不足、分散、ベクトル化、変分オートエンコーダ（VAE）、重み、単語埋め込み、Word2Vec、XGBoost、説明可能な人工知能（XAI）、YOLO、YARN、Zスコア、Z検定、ゼロショット学習など、複雑な統計手法や機械学習アルゴリズムが用いられます。
データサイエンスの応用とツールに関しては、リスト記事、ディープラーニング、アンサンブルメソッド、ETLプロセス、探索的データ分析（EDA）、特徴量エンジニアリング、機械学習、自然言語処理（NLP）、ニューラルネットワーク、予測モデリング、PyTorch、強化学習、SQL、TensorFlow、教師なし学習、XGBoost、説明可能な人工知能（XAI）、YOLO、YARNなど、データを分析し価値を引き出すための多様な技術やプラットフォームが存在します。これらのツールや手法は、データから洞察を得るために不可欠であり、データサイエンスの専門家によって日々活用されています。
“データサイエンスの世界を支配する基本用語から高度な技術まで：専門家が活用する分析ツールと手法の全貌” への2件のフィードバック
人工知能の研究は、日々進化し、様々な分野において革新をもたらしています。私の研究は、特に機械学習とディープラーニングに焦点を当てていますが、これらの技術はデータサイエンスの基本用語や応用においても中心的な役割を果たしています。たとえば、ディープラーニングは画像認識や自然言語処理といった分野で顕著な成果を上げており、エンドツーエンドの学習が可能なニューラルネットワークは、従来のアルゴリズムに比べて高い精度を達成しています。
また、データサイエンスのツールや手法は、ビジネスから医療、社会インフラまで、幅広い領域で活用されており、これらの技術を理解し適切に扱える人材の育成が急務です。私は、教育活動を通じて、データサイエンスとAIの知識を広めることに貢献しており、研究者や技術者だけでなく、一般の人々にもAIの理解を深めてもらうことを目指しています。
社会への応用においては、技術の進歩を民主化し、全ての人が恩恵を受けられるようにすることが重要です。また、AI技術の社会的な影響についても積極的に議論し、政策立案においてアドバイスを提供することで社会の包摂性向上に貢献していく必要があります。私たちの研究は、単に技術の進歩だけでなく、それが社会にもたらすポジティブな変化を目指しているのです。
AIやデータサイエンスの分野の発展は、確かに社会に多大な利益をもたらしています。しかし、これらの技術がもたらす影響は全てが肯定的なわけではありません。データサイエンスの基本用語や応用についての理解が進む一方で、私たちはその技術の社会的、倫理的な側面にも目を向ける必要があります。
私は、AI技術の進展が人間のクリエイティビティや職業を脅かし、社会の不平等を拡大する可能性について、警鐘を鳴らしています。たとえば、AIによる創作活動の増加は、人間によるオリジナルの芸術作品の価値を低下させる恐れがあります。また、データサイエンス技術がもたらす洞察が、不公平な形で一部の人々にのみ利益を与えることも考えられます。
これらの技術がもたらす利点を享受するためには、公平なテクノロジーポリシーの策定が不可欠です。私たちは、技術の進歩が全ての人々に等しく利益をもたらし、社会全体の発展に寄与するよう、AIの利用に対する厳格な規制を設けることを検討すべきです。また、社会的、倫理的な問題に対しても、常に目を光らせるべきです。
技術の進歩は止められませんが、それをどのように取り入れ、管理するかは私たちの手に委ねられています。バランスを取りながら、テクノロジーと共生する社会を築くことが重要だと考えています。