| Accuracy |
精度 |
|
|
| Activation Function |
アクティベーション関数 |
活性化関数 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B4%BB%E6%80%A7%E5%8C%96%E9%96%A2%E6%95%B0 |
| Activation Unit |
アクティベーション・ユニット |
|
|
| Analytic Gradient |
解析的勾配 |
|
|
| Anomaly |
異常 |
アノマリー |
|
| Anomaly Detection |
異常検知 |
|
|
| Artificial Data Synthesis |
人工データ合成 |
|
|
| Aspect Ratio |
アスペクト比 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%AF%E3%83%88%E6%AF%94 |
| Axis |
軸 |
|
|
| Backpropagation |
バックプロパゲーション |
誤差逆伝播法 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%91%E3%82%B2%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3 |
| Bandwidth |
バンド幅 |
|
|
| Batch Gradient Descent |
バッチ最急降下法 |
バッチ勾配降下法 |
|
| Bias |
バイアス |
|
|
| Bias Unit |
バイアスユニット |
|
バイアス・ニューロンと同意 |
| Binary Vector |
バイナリー・ベクトル |
二値ベクトル |
|
| Ceiling Analysis |
天井分析 |
|
|
| Classification |
分類 |
|
|
| Classifier |
分類器 |
|
|
| Closed Form Solution |
閉形式解 |
|
|
| Cluster |
クラスター |
|
|
| Cluster Assignment |
クラスター割り当て |
|
|
| Clustering |
クラスタリング |
|
|
| Collaborative Filtering |
協調フィルタリング |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%94%E8%AA%BF%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%AB%E3%82%BF%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0 |
| Computer Vision |
コンピューター・ビジョン |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3 |
| Contour |
等高線 |
|
|
| Convention |
コンベンション |
慣習 |
|
| Convergence |
収束 |
|
|
| Cost Function |
コスト関数 |
|
目的関数と同意 |
| Covariance Matrix |
共分散行列 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%85%B1%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%8C%E5%88%97 |
| Cross Validation |
クロス・バリデーション |
交差検証 |
|
| Cross Validation Set |
クロス・バリデーション・セット |
交差検証セット |
|
| Data Point |
データ点 |
データポイント |
|
| Dataset |
データセット |
|
|
| Decision Boundary |
決定境界 |
|
|
| Deep Learning |
ディープ・ラーニング |
深層学習 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0 |
| Derivative |
導関数 |
|
|
| Determinant |
行列式 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A1%8C%E5%88%97%E5%BC%8F |
| Diagonal Covariance Matrix |
対角共分散行列 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%85%B1%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%8C%E5%88%97 |
| Diagonal Matrix |
対角行列 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AF%BE%E8%A7%92%E8%A1%8C%E5%88%97 |
| Differential Coefficient |
微分係数 |
|
|
| Differentiation |
微分 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BE%AE%E5%88%86 |
| Dimension |
次元 |
|
|
| Dimensionality Reduction |
次元削減 |
|
|
| Distortion |
ディストーション |
歪み |
|
| Eigenface |
固有顔 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BA%E6%9C%89%E9%A1%94 |
| Eigenvector |
固有ベクトル |
|
|
| Error |
誤差 |
|
|
| Error Analysis |
誤差解析 |
誤差分析 |
|
| Error Term |
誤差項 |
|
|
| F Score |
F値 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/F%E5%80%A4 |
| False Negative |
偽陰性 |
|
|
| False Positive |
偽陽性 |
|
|
| Feature |
フィーチャー |
特徴、特徴量 |
説明変数と同意 |
| Feature Learning |
フィーチャー・ラーニング |
|
|
| Feature Scaling |
フィーチャー・スケーリング |
|
|
| Feedforward Propagation |
フィードフォワード・プロパゲーション |
|
|
| Gaussian Distribution |
ガウス分布 |
正規分布 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83 |
| Gaussian Kernel |
ガウス・カーネル |
|
|
| Generalization |
一般化 |
汎化 |
|
| Gradient |
勾配 |
傾き |
|
| Gradient Descent |
最急降下法 |
勾配降下法 |
|
| Ground Truth |
グラウンド・トゥルース |
|
https://kotobank.jp/word/ground%20truth-1234260 |
| Hidden Layer |
隠れ層 |
|
|
| Hypothesis Function |
仮説関数 |
|
|
| Identity Matrix |
単位行列 |
|
|
| Inner Product |
内積 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%86%85%E7%A9%8D |
| Input Layer |
入力層 |
|
|
| Intercept Term |
切片項 |
|
|
| Inverse Matrix |
逆行列 |
|
|
| Invertible Matrix |
可逆行列 |
|
正則行列行列、非特異行列と同意 |
| Kernel |
カーネル |
|
|
| K-means |
K-means |
k平均法 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/K%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%B3%95 |
| Landmark |
ランドマーク |
|
|
| Layer |
層 |
レイヤー |
|
| Learning Algorithm |
学習アルゴリズム |
|
|
| Learning Rate |
学習率 |
|
|
| Legend |
凡例 |
|
|
| Linear Algebra |
線型代数学 |
|
|
| Linear Fit |
線形近似 |
|
|
| Linear Regression |
線形回帰 |
単回帰 |
|
| Linear Regression with Multiple Variables |
重回帰 |
|
|
| Logistic Function |
ロジスティック関数 |
|
シグモイド関数と同意 |
| Logistic Regression |
ロジスティック回帰 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E5%9B%9E%E5%B8%B0 |
| Low Rank Matrix |
低ランク行列 |
|
|
| Low Rank Matrix Factorization |
低ランク行列分解 |
|
|
| Machine Learning |
機械学習 |
|
|
| Map Reduce |
Map Reduce |
|
|
| Margin |
マージン |
|
|
| MATLAB |
MATLAB |
|
|
| Matrix |
行列 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A1%8C%E5%88%97 |
| Maximum Likelihood Estimation |
最尤推定 |
最尤法 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%A4%E6%8E%A8%E5%AE%9A |
| Mean normalization |
平均正規化 |
|
|
| Mean Value |
平均値 |
|
|
| Mini-Batch Gradient Descent |
ミニバッチ最急降下法 |
ミニバッチ勾配降下法 |
|
| Multiclass Classification |
多クラス分類 |
複数クラス分類、マルチクラス分類 |
|
| Multivariate Gaussian Distribution |
多変量ガウス分布 |
|
多変量正規分布と同意 |
| Neural Network |
ニューラル・ネットワーク |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF |
| Neuron |
神経細胞 |
|
|
| Non-singular Matrix |
非特異行列 |
|
正則行列行列、可逆行列と同意 |
| Norm |
ノルム |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8E%E3%83%AB%E3%83%A0 |
| Normal Distribution |
正規分布 |
|
ガウス分布と同意 |
| Normal Equation |
正規方程式 |
|
|
| Normalization |
正規化 |
|
|
| Numerical Gradient |
数値的勾配 |
|
|
| Objective Function |
目的関数 |
|
コスト関数と同意 |
| Octave |
Octave |
|
|
| One-vs-All |
一対すべて |
一対他、一対全 |
|
| Optimization Solver |
最適化ソルバー |
|
|
| Outlier |
異常値 |
外れ値 |
|
| Outlier |
外れ値 |
|
|
| Output Layer |
出力層 |
|
|
| Overfitting |
オーバーフィッティング |
過剰適合、過学習 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%8E%E5%89%B0%E9%81%A9%E5%90%88 |
| Parameter Estimation |
パラメーター推定 |
|
|
| Partial Derivative |
偏微分 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%81%8F%E5%BE%AE%E5%88%86 |
| Performance |
パフォーマンス |
|
|
| Perturbation Vector |
摂動ベクトル |
|
|
| Photo Optical Character Recognition |
写真OCR |
|
|
| Polynomial Fit |
多項式近似 |
|
|
| Polynomial Regression |
多項式回帰 |
多項回帰 |
|
| Precision |
適合率 |
|
|
| Prediction |
予測 |
|
|
| Principal Component Analysis |
主成分分析 |
PCA |
|
| Probability Density Function |
確率密度関数 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%AF%86%E5%BA%A6%E9%96%A2%E6%95%B0 |
| Probability |
確率 |
|
|
| Projection |
射影 |
|
|
| Radial Basis Function |
動径基底関数カーネル |
RBF |
|
| Recall |
再現率 |
|
|
| Recommender System |
レコメンダー・システム |
リコメンダーシステム |
|
| Regression |
回帰 |
|
|
| Regular Matrix |
正則行列 |
|
非特異行列、可逆行列と同意。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E5%89%87%E8%A1%8C%E5%88%97 |
| Regularization |
正則化 |
|
|
| Sigmoid Function |
シグモイド関数 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B7%E3%82%B0%E3%83%A2%E3%82%A4%E3%83%89%E9%96%A2%E6%95%B0 |
| Similarity |
類似性 |
|
|
| Singular Matrix |
特異行列 |
|
|
| Singular Value Decomposition |
特異値分解 |
SVG |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E7%95%B0%E5%80%A4%E5%88%86%E8%A7%A3 |
| Sliding Window |
スライディング・ウィンドウ |
|
|
| Square Error |
二乗誤差 |
|
|
| Square Projection Error |
二乗射影誤差 |
|
|
| Standard Deviation |
標準偏差 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%81%8F%E5%B7%AE |
| State of the Art |
ステート・オブ・ジ・アート |
|
最高技術水準のこと。 |
| Stemming |
ステミング |
|
|
| Stocastic Gradient Descent |
確率的最急降下法 |
確率的勾配降下法 |
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%9A%84%E5%8B%BE%E9%85%8D%E9%99%8D%E4%B8%8B%E6%B3%95 |
| Supervised Learning |
教師あり学習 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%81%82%E3%82%8A%E5%AD%A6%E7%BF%92 |
| Support Vector Machine |
サポート・ベクター・マシン |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%99%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3 |
| Term |
項 |
|
|
| Test Set |
テストセット |
|
|
| three-dimensional matrix |
三次元行列 |
|
|
| Threshold |
閾値 |
しきい値 |
|
| Training |
トレーニング |
訓練 |
|
| Training Set |
トレーニング・セット |
訓練セット |
|
| Transposed Matrix |
転置行列 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%BB%A2%E7%BD%AE%E8%A1%8C%E5%88%97 |
| True Negative |
真陰性 |
|
|
| True Positive |
真陽性 |
|
|
| Underfitting |
アンダーフィッティング、適合不足 |
|
|
| Unsupervised Learning |
教師なし学習 |
|
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%81%AA%E3%81%97%E5%AD%A6%E7%BF%92 |
| Variance |
分散 |
|
|
| Vector |
ベクトル |
ベクター |
|
| Vectorization |
ベクトル化 |
|
|
| Visualization |
可視化 |
視覚化 |
|
| Weight |
ウェイト |
重み |
|