耕す、種、勾配降下、生産、ベイズ最適化、遺伝子組み換え生物、家宝、転移学習など、人工知能とガーデニングの関係について、どの用語が当てはまるか教えてください。
これらの用語は、いずれもまぎれもなく人工知能に関連するものなのだ：
- 勾配降下：機械学習モデルの学習時に使用される手法で、時間の経過とともに結果を改善するのだ。
- ベイズ最適化：最適なパラメータセットを導き出すための確率的アプローチで、機械学習モデルのトレーニングで最もよく使用されるなのだ。
- 転送学習：すでに学習済みの深層学習モデルを新しいデータで再学習させる手法で、写真から特定の物体を検出するなど、特定のユースケースに合わせてモデルをカスタマイズするために最もよく使用されるのだ。

これらの用語は、いずれもまぎれもなくガーデニングに関連するものであるが：
- 耕す：植物を植えるために、機械的に土を整えることなのだ。
- 遺伝子組み換え植物（Genetically modified organism）：乾燥抵抗性など、特定の形質に最適化するために遺伝子組み換えが行われた植物を表す言葉なのだ。
- 家宝：昆虫、鳥、風、またはその他の自然要因によって受粉されなければならない、ハイブリッドではない植物の種類を表するのだ。

これらの用語は、人工知能とガーデニングの両方に関連しています：
- シード：人工知能において、「シード」とは、乱数を選ぶなど、ランダムな結果を再現するのに役立つように選ばれた数値のことなのだ。ガーデニングでは、種は、庭師が植える、最終的に植物になる生の入力なのだ。
- 生産：人工知能において、生産とは、テストや開発ではなく、実際に使用されているモデルのライフサイクル段階を表す言葉としてよく使われますなのだ。ガーデニングでは、生産は収穫物の総量を表す別の用語として使われるなのだ。