Machine Learning and Deep Learning: EN-JP Lexicon This is an English-Japanese lexicon for Machine Learning and Deep Learning terminology, based on the translation work for the Machine Learning and Deep Learning cheatsheets created by @afshinea for Stanford's CS 229 Machine Learning and CS 230 Deep Learning. We have included the Japanese cheat sheet translations that were created and reviewed by a team of MLT members for each topic.
Translation, review work and lexicon creation done by: Yoshiyuki Nakai , Yuta Kanzawa , Hideaki Hamano, Tran Tuan Anh, Takatoshi Nao , Kamuela Lau, Rob Altena, Wataru Oniki and Suzana Ilic .
English
日本語
Adaptive learning rates
適応学習率
Analytical gradient
解析的勾配
Architecture
アーキテクチャ
Backpropagation
誤差逆伝播法
Batch normalization
バッチ正規化
Binary classification
二項分類
Calculation
計算
Chain rule
連鎖律
Coefficients
係数
Color shift
カラーシフト
Contrast change
コントラスト（鮮やかさ）の修正
Convolution layer
畳み込み層
Cross-entropy loss
交差エントロピー誤差
Dampens oscillations
振動を抑制する
Data augmentation
データ拡張
Data processing
データ処理
Deep learning
深層学習
Derivative
微分
Dropout
Dropout (ドロップアウト)
Early stopping
Early stopping (学習の早々な終了)
Epoch
エポック
Error
損失
Evaluation
評価
Finding optimal weights
最適な重みの探索
Flip
反転
Forward propagation
順伝播
Fully connected layer
全結合層
Gradient checking
勾配チェック
Gradient descent
勾配降下法
Gradient of the loss
損失の勾配
Hyperparameter
ハイパーパラメータ
Improvement to SGD
SGDの改良
Information loss
情報損失
Learning algorithm
学習アルゴリズム
Learning rate
学習率
Loss function
損失関数
Mini-batch
ミニバッチ
Momentum
Momentum（運動量）
Neural network training
ニューラルネットワークの学習
Noise addition
ノイズの付加
Non-linear layer
非線形層
Numerical gradient
数値的勾配
Optimizing convergence
収束の最適化
Output
出力
Overfitting
過学習
Parameter tuning
パラメータチューニング
Parametrize
パラメータ化する
Pre-trained weights
学習済みの重み
Prevent overfitting
過学習を避けるために
Random crop
ランダムな切り抜き
Regularization
正規化
Root Mean Square propagation
二乗平均平方根のプロパゲーション
Rotation
回転
Transfer learning
転移学習
Type
種類
Updating weights
重み更新
Validation loss
バリデーションの損失
Weight regularization
重みの正規化
Weights initialization
重みの初期化
Xavier initialization
Xavier初期化
Convolutional Neural Nets
English
日本語
Activation
活性化
Activation functions
活性化関数
Activation map
活性化マップ
Anchor box
アンカーボックス
Architecture
アーキテクチャ
Average pooling
平均プーリング
Bias
バイアス
Bounding box
バウンディングボックス
Computational trick architectures
計算トリックアーキテクチャ
Convolution
畳み込み
Convolution layer
畳み込み層
Convolutional Neural Networks
畳み込みニューラルネットワーク
Deep Learning
深層学習
Detection
検出
Dimensions
次元
Discriminative model
識別モデル
Face verification/recognition
顔認証/認識
Feature map
特徴マップ
Filter hyperparameters
フィルタハイパーパラメタ
Fine tuning
ファインチューニング
Flatten
平滑化
Fully connected
全結合
Generative Adversarial Net
敵対的生成ネットワーク
Generative model
生成モデル
Gram matrix
グラム行列
Image classification
画像分類
Inception Network
インセプションネットワーク
Intersection over Union
和集合における共通部分の割合 (IoU)
Layer
層
Localization
位置特定
Max pooling
最大プーリング
Model complexity
モデルの複雑さ
Neural style transfer
ニューラルスタイル変換
Noise
ノイズ
Non-linearity
非線形性
Non-max suppression
非極大抑制
Object detection
オブジェクト検出
Object recognition
物体認識
One Shot Learning
One Shot学習
Padding
パディング
Parameter compatibility
パラメータの互換性
Pooling
プーリング
R-CNN
R-CNN
Receptive field
受容野
Rectified Linear Unit
正規化線形ユニット (ReLU)
Residual Network (ResNet)
残差ネットワーク (ResNet)
Segmentation
セグメンテーション
Siamese Network
シャムネットワーク
Softmax
ソフトマックス
Stride
ストライド
Style matrix
スタイル行列
Style/content cost function
スタイル/コンテンツコスト関数
Training set
学習セット
Triplet loss
トリプレット損失
Tuning hyperparameters
ハイパーパラメータの調整
You Only Look Once (YOLO)
YOLO
English
日本語
1-hot representation
1-hot 表現
A Conditional language model
条件付き言語モデル
A language model
言語モデル
Amount of attention
注意量
Attention model
アテンションモデル
Beam search
ビームサーチ
Bidirectional RNN
双方向 RNN
Binary classifiers
バイナリ分類器
Bleu score
ブルースコア(機械翻訳比較スコア)
Brevity penalty
簡潔さへのペナルティ
CBOW
CBOW
Co-occurence matrix
共起行列
Conditional probabilities
条件付き確率
Cosine similarity
コサイン類似度
Deep RNN
ディープ RNN
Embedding Matrix
埋め込み行列
Exploding gradient
勾配爆発
Forget gate
忘却ゲート
GloVe
グローブ
Gradient clipping
勾配クリッピング
GRU
ゲート付き回帰型ユニット
Length normalization
言語長正規化
Length normalization
文章の長さの正規化
Likelihood
可能性
Long term/ dependencies
長期依存性関係
LSTM
長・短期記憶
Machine translation
機会翻訳
Motivation and notations
動機と表記
Multiplicative gradien
掛け算の勾配
N-gram
n-gram
Naive greedy search
単純な貪欲法
Negative sampling
ネガティブサンプリング
Notations
ノーテーション
Output gate
出力ゲート
Perplexity
パープレキシティ
Relevance gate
関連ゲート
Skip-gram
スキップグラム
Skip-gram
スキップグラム
Softener
緩衝パラメータ
t-SNE
t-SNE
Target/context likelihood model
ターゲット/コンテキスト尤度モデル
Update gate
更新ゲート
Vanishing gradient
勾配喪失
Weighting function
重み関数
Word Embedding
単語埋め込み
Word2vec
Word2vec
English
日本語
Adaptive boosting
適応的ブースティング
Batch gradient descent
バッチ勾配降下法
Bayes' rule
ベイズの定理
Bernoulli
ベルヌーイ
Bernoulli distribution
ベルヌーイ分布
Bias
バイア
Binary trees
二分木
Boosting
ブースティング
Boosting step
ブースティングステップ
Canonical parameter
正準パラメータ
Categorical variable
カテゴリ変数
Chernoff bound
チェルノフ上界
Class
クラス
Classification
分類
Classification and Regression Trees (CART)
分類・回帰ツリー (CART)
Classifier
分類器
Closed form solution
閉形式の解
Coefficients
係数
Confusion matrix
混同行列
Continuous values
連続値
Cost function
コスト関数
Cross-entropy
クロスエントロピー
Cross validation
交差検証 / クロスバリデーション
Decision boundary
決定境界
Decision trees
決定ツリー
Discriminative model
判別モデル
Distribution
分布
Empirical error
経験誤差
Ensemble methods
アンサンブル学習
Error rate
誤答率
Estimation
推定
Exponential distributions
般的な指数分布族
Exponential family
指数分布族 ― 正準パラメータ
Feature engineering
特徴量エンジニアリング
Feature mapping
特徴写像
Features
特徴
Framework
フレームワーク
Function
関数
Gaussian
ガウス
Gaussian Discriminant Analysis
ガウシアン判別分析
Gaussian kernel
ガウシアンカーネル
Generalized Linear Models
一般化線形モデル
Generative Learning
生成学習
Generative model
生成モデル
Geometric
幾何
Good performance
的に良い性能
Gradient boosting
勾配ブースティング
Gradient descent
勾配降下法
Highly uninterpretable
解釈しにくい
Hinge loss
ヒンジ損失
Hoeffding inequality
ヘフディング不等式
Hold out
ホールドアウト
Hypothesis
仮説
Independent
独立
Input
入力
Interpretable
解釈しやすい
k-nearest neighbors (k-NN)
k近傍法 (k-NN)
Kernel
カーネル
Kernel mapping
カーネル写像
Kernel trick
カーネルトリック
Lagrange multipliers
ラグランジュ乗数
Lagrangian
ラグランジアン
Learning Theory
学習理論
Least Mean Squares
最小2乗法
Least squared error
最小2乗誤差
Likelihood
尤度
Linear classifier
線形分類器
Linear discriminant analysis
線形判別分析(LDA)
Linear models
線形モデル
Linear regression
線形回帰
Link function
リンク関数
Locally Weighted Regression
局所重み付き回帰
Log-likelihood
対数尤度
Logistic loss
ロジスティック損失
Logistic regression
ロジスティック回帰
Loss function
損失関数
Matrix
行列
Maximizing the likelihood
尤度を最大にする
Minimum distance
最短距離
Misclassification
誤分類
Missing value
欠損値
Multi-class logistic regression
多クラス分類ロジスティック回帰
Multi-label classification
多ラベル分類 / マルチラベル分類
Multidimensional generalization
高次元正則化
Naive Bayes
ナイーブベイズ
Natural parameter
自然パラメータ
Non-linear separability
非線形分離問題
Non-parametric approaches
ノン・パラメトリックな手法
Normal equations
正規方程式
Normalization parameter
正規化定数
Numerical variable
数値変数
Optimal margin classifier
最適マージン分類器
Optimal parameters
最適なパラメータ
Optimization
最適化
Optimization problem
最適化問題
Ordinary least squares
最小2乗回帰
Output
出力
Parameter
パラメータ
Parameter update
パラメータ更新
Poisson
ポワソン
Prediction
予測
Probability
確率
Probability distributions of the data
データの確率分布
Probably Approximately Correct (PAC)
確率的に近似的に正しい (PAC)
Random forest
ランダムフォレスト
Random variable
ランダムな変数
Randomly selected features
ランダムに選択された特徴量
Recommendation
レコメンデーション
Regression
回帰
Sample mean
標本平均
Shattering
細分化
Sigmoid function
シグモイド関数
Softmax regression
ソフトマックス回帰
Spam detection
スパム検知
Stochastic gradient descent
確率的勾配降下法
Supervised Learning
教師あり学習
Support Vector Machine (SVM)
サポートベクターマシン
Text classification
テキスト分類
To maximize
最大化する
To minimize
最小化する
To predict
予測する
Training data
学習データ
Training error
学習誤差
Tree-based methods
ツリーベース学習
Union bound
和集合上界
Update rule
更新ルール
Upper bound theorem
上界定理
Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension
ヴァプニク・チェルヴォーネンキス次元 (VC)
Variables
変数
Variance
分散
Weights
重み
English
日本語
Agglomerative hierarchical
凝集階層
Average linkage
平均リンケージ
Bell and Sejnowski ICA algorithm
ベルとシノスキーのICAアルゴリズム
Calinski-Harabaz index
Calinski-Harabazインデックス
Centroids
重心
Clustering
クラスタリング
Clustering assessment metrics
クラスタリング評価指標
Complete linkage
完全リンケージ
Convergence
収束
Diagonal
Diagonal
Dimension reduction
次元削減
Dispersion matrices
分散行列
Distortion function
ひずみ関数
E-step
E-ステップ
Eigenvalue
固有値
Eigenvector
固有ベクトル
Expectation-Maximization
期待値最大化法
Factor analysis
因子分析
Gaussians initialization
ガウス分布初期化
Hierarchical clustering
階層的クラスタリング
Independent component analysis (ICA)
独立成分分析
Jensen's inequality
イェンセンの不等式
K-means clustering
K平均法
Latent variables
潜在変数
M-step
M-ステップ
Means initialization
平均の初期化
Orthogonal matrix
実直交行列
Posterior probabilities
事後確率
Principal components
主成分
Principal component analysis (PCA)
主成分分析
Random variables
ランダムな変数
Silhouette coefficient
シルエット係数
Spectral theorem
スペクトル定理
Unmixing matrix
非混合行列
Unsupervised learning
教師なし学習
Ward linkage
ウォードリンケージ
Probabilities and Statistics
English
日本語
Axiom
公理
Bayes' rule
ベイズの定理
Boundary
境界
Characteristic function
特性関数
Chebyshev's inequality
チェビシェフの不等式
Chi-square statistic
カイ二乗統計量
Combinatorics
組合せ
Conditional Probability
条件付き確率
Continuous
連続
Cumulative distribution function (CDF)
累積分布関数
Cumulative function
累積関数
Discrete
離散
Distribution
分布
Event
事象
Expected value
期待値
Generalized expected value
一般化した期待値
Jointly Distributed Random Variables
同時分布の確率変数
Leibniz integral rule
ライプニッツの積分則
Marginal density
周辺密度
Mutual information
相互情報量
Mutually exclusive events
互いに排反な事象
Order
順番
Partition
分割
Pearson correlation coefficient
相関係数 (ピアソンの積率相関係数)
Permutation
順列
Probability
確率
Probability density function (PDF)
確率密度関数
Probability distribution
確率分布
Random variable
確率変数
Result
結果
Sample space
標本空間
Sequence
数列
Spearman's rank correlation coefficient
スピアマンの順位相関係数
Standard deviation
標準偏差
Standard error
標準誤差
Statistics
統計
Subset
部分集合
Type
種類
Variance
分散
Weighted mean
加重平均
English
日本語
Antisymmetric
反対称
Calculus
微積分
Column
列
Column-vector
列ベクトル
Diagonal
対角成
Element
要素
Function
関数
Invertible
可逆
Linear Algebra
線形代数
Matrix
行列
Norm
ノルム
Notation
表記法
Row
行
Scalar
スカラー
Square matrix
正方行列
Sum
和
Symmetric
対称
Symmetric decomposition
対称分解
Trace
跡
Vector
ベクトル
Vector space
ベクトル空間