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25 関係: Amazon.com、学習、人工知能、強化学習、マルチエージェントシステム、モバイルエージェント、ユーザーエージェント、リアルタイムシステム、データ、データマイニング、データウェアハウス、ファジィ集合、アメリカ航空宇宙局、エージェント、オンライン、ジェット推進研究所、セマンティック・ウェブ、ソート、ソフトウェアエージェント、サイバネティックス、問題解決、知能、計算機科学、認知アーキテクチャ、自己認識。
Amazon.com
Amazon.com, Inc.（アマゾン・ドット・コム）は、アメリカ合衆国・ワシントン州シアトルに本拠を構えるECサイト、Webサービス会社である。アレクサ・インターネット、A9.com、Internet Movie Database (IMDb) などを保有している。一部の地域でネットスーパー（Amazonフレッシュ）事業を展開している。 2014年現在、Amazon.comがアメリカ国外でサイトを運営している国はイギリス、フランス、ドイツ、カナダ、日本、中国、イタリア、スペイン、ブラジル、インド、メキシコ、オーストラリア、オランダの13国である。.
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学習
ンピュータを利用した学習 学習（がくしゅう）は、体験や伝聞などによる経験を蓄えることである。生理学や心理学においては、経験によって動物（人間を含め）の行動が変容することを指す。繰り返し行う学習を練習（れんしゅう）という。.
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人工知能
250px 人工知能（じんこうちのう、artificial intelligence、AI）とは、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」を指す。.
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強化学習
強化学習（きょうかがくしゅう、Reinforcement learning）とは、ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習の一種。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得る。強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策()を学習する。代表的な手法としてTD学習やQ学習が知られている。 最も基本的なモデルでは、ここでの環境は、有限状態数のマルコフ決定過程として定式化される。また、強化学習のアルゴリズムは動的計画法に類似したアルゴリズムである。.
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マルチエージェントシステム
マルチエージェントシステム（Multi-Agent System、MAS）とは、複数のエージェントから構成されるシステムであり、個々のエージェントやモノリシックなシステムでは困難な課題をシステム全体として達成する。 それぞれ異なった判定アルゴリズムなどの特徴（キャラクタリスティック）を持ったエージェントモデルを用い（よってマルチエージェントと呼ばれる）、複数かつある一定以上のエージェントを多数設定し、人工社会を構成しそれぞれ特徴の異なったエージェントの相互作用をシミュレーションするシステムである。MAS提唱までの歴史に関しては一般システム理論が詳しい。.
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モバイルエージェント
モバイルエージェント(Mobile Agent)は、ネットワークを介した分散処理技術の一種であって、ネットワークに接続されたコンピュータ間をエージェントと称されるプログラムが移動しながら処理を行う。 エージェントは自律的なプログラムであり、自律的に移動先を選択可能であり、コードと状態を移動先に移動することにより、移動先では移動前の状態からの処理を継続可能である。エージェントが実行されるコンピュータでは、モバイルエージェントの実行環境が備えられている必要がある。実行環境が備えられていれば、パソコンや携帯電話、PDAなどあらゆる機器上で、エージェントは動作可能である。 ネットワークやCPUといった資源の効率的な利用や、障害時における柔軟な処理変更に対応するといった目的で開発されている。 また、エージェントのデータに対して盗聴・改竄するといったセキュリティ問題が発生しやすい。 主な製品としては東芝のなど。オープンソースではがある。.
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ユーザーエージェント
ユーザーエージェント (User agent）とは、利用者があるプロトコルに基づいてデータを利用する際に用いるソフトウェアまたはハードウェアのこと。 特にHTTPを用いてWorld Wide Webにアクセスする、ウェブブラウザなどのソフトウェアのこと。 本項ではHTTPユーザーエージェントについて解説する。.
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リアルタイムシステム
リアルタイムシステム(Real-time System)とは、ジョブの実行が命令された時、その処理を設定された時間通りに動作することに着目した制御工学における概念の一つであり、「リアルタイム処理」とも呼ばれている。;ハードリアルタイムシステム;ファームリアルタイムシステム;ソフトリアルタイムシステム リアルタイム性を高めるために、どのような順番でジョブを処理するか（スケジューリング）が重要となる。各ジョブ（タスク）の重要度がスケジューリングの基準となることが多く、重要度が時間と共に変化する動的スケジューリングと、変化しない静的スケジューリングに大別される。またスケジューリングの結果、各ジョブがどの程度実行されるかも議論の対象となる。.
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データ
データ（data）とは、事実や資料をさす言葉。言語的には複数形であるため、厳密には複数の事象や数値の集まりのことを指し、単数形は datum（データム）である。.
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データマイニング
データマイニング（Data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク（heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"Data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。.
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データウェアハウス
データウェアハウスとは、直訳すれば「データの倉庫」である。利用者により定義範囲は異なるが、一般に時系列に整理された大量の統合業務データ、もしくはその管理システムを指す。.
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ファジィ集合
ファジィ集合（ファジィしゅうごう、fuzzy set）は、自然言語で表されるような曖昧な対象を定量化し、通常の集合（集合の要素であるかないかが、「ある」か「ない」のどちらかであるような集合）と同じように演算など（集合代数）の対象とされる、集合である。 1965年にロトフィ・ザデーによって提唱された。集合に帰属する度合を表すメンバシップ関数により、曖昧な対象を定量化して扱う。 なお、日本語の「曖昧」という言葉は多義的で、「多義的」（2つ以上の意味にとれる）という意味があるが、ファジィはファズの形容詞形で、たとえば綿毛（冠毛）のような、境界がはっきりしないようす、周辺が不明瞭なことを意味し、多義的という意味はない。 一般に集合の体系には論理の体系が対応するが、ファジィ集合に対応するのはファジィ論理である。ファジィ集合やファジィ論理を利用した制御をファジィ制御といい、これらのファジィに関する理論をファジィ理論という。.
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アメリカ航空宇宙局
アメリカ航空宇宙局（アメリカこうくううちゅうきょく、National Aeronautics and Space Administration, NASA）は、アメリカ合衆国政府内における宇宙開発に関わる計画を担当する連邦機関である。1958年7月29日、国家航空宇宙法 (National Aeronautics and Space Act) に基づき、先行の国家航空宇宙諮問委員会 (National Advisory Committee for Aeronautics, NACA) を発展的に解消する形で設立された。正式に活動を始めたのは同年10月1日のことであった。 NASAはアメリカの宇宙開発における国家的努力をそれ以前よりもさらに充実させ、アポロ計画における人類初の月面着陸、スカイラブ計画における長期宇宙滞在、さらに宇宙往還機スペースシャトルなどを実現させた。現在は国際宇宙ステーション (International Space Station, ISS) の運用支援、オリオン宇宙船、スペース・ローンチ・システム、商業乗員輸送などの開発と監督を行なっている。 宇宙開発に加えてNASAが帯びている重要な任務は、宇宙空間の平和目的あるいは軍事目的における長期間の探査である。人工衛星を使用した地球自体への探査、無人探査機を使用した太陽系の探査、進行中の冥王星探査機ニュー・ホライズンズ (New Horizons) のような太陽系外縁部の探査、さらにはハッブル宇宙望遠鏡などを使用した、ビッグ・バンを初めとする宇宙全体への探査などが主な役割となっている。2006年2月に発表されたNASAの到達目標は、「宇宙空間の開拓、科学的発見、そして最新鋭機の開発において、常に先駆者たれ」であった。.
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エージェント
ージェント (agent)とは、本人から委任あるいは授権された代理権限の範囲内で、本人に代わって取引、契約など法律行為をなす者である。日本語では代理人のことを示す。なお、組織や法人として活動しているものをエージェンシー（agency）という。.
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オンライン
ンライン（online）とは、.
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ジェット推進研究所
ェット推進研究所の外観 ジェット推進研究所のコントロール・ルーム ジェット推進研究所（ジェットすいしんけんきゅうじょ、Jet Propulsion Laboratory: JPL）は、NASAの無人探査機等の研究開発及び運用に携わる研究所。アメリカ合衆国カリフォルニア州パサデナにある。JPLの前身となったカリフォルニア工科大学のグッゲンハイム航空研究所 (GALCIT) のロケット研究プロジェクトは1936年に立ち上げられ、1943年11月にGALCITの責任者であったセオドア・フォン・カルマンによって初めてJPLと名付けられた。.
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セマンティック・ウェブ
マンティック・ウェブ（semantic web）は W3C のティム・バーナーズ＝リーによって提唱された、ウェブページの意味を扱うことを可能とする標準やツール群の開発によってワールド・ワイド・ウェブの利便性を向上させるプロジェクト。セマンティック・ウェブの目的はウェブページの閲覧という行為に、データの交換の側面に加えて意味の疎通を付け加えることにある。 現在のワールド・ワイド・ウェブ上のコンテンツは主にHTMLで記述されている。HTMLでは文書構造を伝えることは可能だが、個々の単語の意味をはじめとする詳細な意味を伝えることはできない。これに対し、セマンティック・ウェブはXMLによって記述した文書にRDFやOWLを用いてタグを付け加える。この、データの意味を記述したタグが文書の含む意味を形式化し、コンピュータによる自動的な情報の収集や分析へのアプローチが可能となると期待されている。オントロジーを扱う階層まではW3Cにより標準化されているが、それ以上の階層の開発は難しいため、実現と標準化には長期間掛かると予想されている。また、既存のWebサイトに対するメタデータ付与の作業が必要であるため、Web全域への普及に関しても長期間掛かると予想されている。 セマンティックウェブはXML、XML Schema、RDF、RDF Schema、OWLなどの標準およびツール群から構成されている。 「OWL ウェブ・オントロジー言語概要」はセマンティックウェブにおけるこれら標準およびツール群の機能・関連について述べている。 近年では、Google検索のリッチスニペットなどの応用例が存在する。 <meta> tags used in today's Web pages to supply information for Web search engines using web crawlers). This could be machine-readable information about the human-readable content of the document (such as the creator, title, description, etc of the document) or it could be purely metadata representing a set of facts (such as resources and services elsewhere in the site). (Note that anything that can be identified with a Uniform Resource Identifier (URI) can be described, so the semantic web can reason about people, places, ideas, cats etc.).
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ソート
ート は、データの集合を一定の規則に従って並べること。日本語では整列（せいれつ）と訳される。（以前はその原義から分類という訳語が充てられていたが、もう使われていない） 主にコンピュータソフトにおけるリストに表示するデータに対し、全順序関係によって一列に並べることを指す。また、単に「ソート」といった場合、値の小さい方から大きい方へ順に並べる昇順（しょうじゅん、）を指すことが多い。その反対に値を大きい方から小さい方へ順に並べることを降順（こうじゅん、）という。 対象となるデータのデータ構造や必要な出力によって、使われるアルゴリズムは異なる。.
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ソフトウェアエージェント
フトウェアエージェント（software agent）とは、ユーザーや他のソフトウェアとの仲介 (Agency) 的関係において動作するソフトウェアを説明する計算機科学上の抽象概念であり、論理的モデルである。そのような代行的行動は行動の適切さの判断や時期の判断の権限を暗示している。 関連する派生概念として、知的エージェント（人工知能的要素である学習や推論を取り入れたもの）、自律エージェント（目的を達成するための方法を自律的に更新できるもの）、分散エージェント（物理的に別個のコンピュータ群上で動作するもの）、マルチエージェントシステム（単体では目的を達成できず、互いに通信する分散エージェント群）、モバイルエージェント（ネットワーク上で自身を実行するプロセッサを乗り換えていくことができるエージェント）などがある。.
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サイバネティックス
イバネティックス（cybernetics）または人工頭脳学（じんこうずのうがく）は、通信工学と制御工学を融合し、生理学、機械工学、システム工学を統一的に扱うことを意図して作られた学問。語源は、ギリシャ語で「（船の）舵を取る者」を意味するキベルネテス（Κυβερνήτης）。第二次世界大戦の後、ノーバート・ウィーナーによって提唱された。当時はまだ情報理論の発展する前であり、自動制御とフィードバックがそれぞれ発展しても、両方の関連を認識することにすら年数を要した、という時代であった。.
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問題解決
問題解決（もんだいかいけつ、）とは、問題を解決する、すなわち解を発見することであり、思考の一部分である。すべての知的な機能の中で最も複雑な思考であり、高次元の要求の認識と定義されている。それには、より筋道の立った手順及び基礎的な知識の操作、調節が必要となる。 問題解決は、生命体または人工知能のシステムが、与えられた状態（given state）から、望む目標 (goal) に到達しようとするときに生じる。進み方の知識をもち合わせていない未解決の問題は、新たに道すじを作る（解く）必要がある。 問題の発見と問題の形成を含む大きな問題処理のうちの一部分をなす。.
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知能
知能（ちのう）は、論理的に考える、計画を立てる、問題解決する、抽象的に考える、考えを把握する、言語機能、学習機能などさまざまな知的活動を含む心の特性のことである。知能は、しばしば幅広い概念も含めて捉えられるが、心理学領域では一般に、創造性、性格、知恵などとは分けて考えられている。.
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計算機科学
計算機科学（けいさんきかがく、computer science、コンピュータ科学）とは、情報と計算の理論的基礎、及びそのコンピュータ上への実装と応用に関する研究分野である。計算機科学には様々な下位領域がある。コンピュータグラフィックスのように特定の処理に集中する領域もあれば、計算理論のように数学的な理論に関する領域もある。またある領域は計算の実装を試みることに集中している。例えば、プログラミング言語理論は計算を記述する手法に関する学問領域であり、プログラミングは特定のプログラミング言語を使って問題を解決する領域である。.
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認知アーキテクチャ
認知アーキテクチャとは、言わば知的エージェントの設計図である。何らかの認知システム、多くの場合人間のように行動する人工的に計算可能なプロセスやある種の知能を示す行動をするプロセスを作るための設計図である。認知アーキテクチャは汎用のエージェントアーキテクチャの上位概念でもある。「アーキテクチャ」と呼ばれるのは、振る舞いのモデル化だけでなくシステムの構造的な観点のモデル化も含むことを意味している。.
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自己認識
自己認識（じこにんしき）は、自分が存在すると言う理解である。さらに、それは、他の人々が同様に自己認識するという理解を含んでも良い。自意識は、それが必ずしも顕在しているとは限らず、また、後になってから捜し求められることのない点でユニークなタイプの意識である。認識論の観念では、自意識は自分の同一性のまさに核心についての個人的な理解である。ジャン＝ポール・サルトルは自意識について、それが特定の任意の場所から生じるものではないゆえに、「位置的でない」と述べた。自意識は責任能力や実直さの様な人間の特性の根拠である。あるものが既存の自己に関して完全に忘れている間に、あるものが一定の自己モニタリングにいるように、自意識はさまざまな程度で人々に影響する。.
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