Zenn
🏷️

[AI][機械学習] 論文読解で界隈の英語語彙につまずかないための英単語一覧

2024/09/28に公開
AI
機械学習
english
英語
論文
idea

はじめに

AI・機械学習の理解を少し進めるために巷の論文をチョットだけ読み進めていく中で、よく見られたこの界隈の単語 + 基本的な語彙 を一覧化していました。
論文読解の流れは参考までに おまけ に記載しています。

英語と日本語の対応がまだ結びついてない方の参考になればという思いで、単語リストを公開します。

どういった観点で一覧作成したか？

AI・機械学習関連語彙

  • なるべく満遍なく目にした語彙
  • 基本的な語彙
  • また、アクロニム(頭字語)など略語が多いので、省略前のフレーズがあると理解が捗る

一般語彙

  • 個人的に不安な語彙
  • おまけ的なもの

語彙一覧

AI・機械学習関連語彙

アルファベット順

word 意味 memo
accuracy 正解率 -
activation function 活性化関数 -
AGI Artificial General Intelligence
汎用人工知能		 -
annealing 焼きなまし -
anomaly 異常 -
ANI Artificial Narrow Intelligence
特化型AI		 -
autoencoder オートエンコーダー AE
e.g. VAE
backpropagation 誤差逆伝播法 -
backward chaining 後ろ向き推論 cf. forward chaining
Bayesian ベイジアン
ベイズ(の〜)		 ベイズ推定をベースにした語句を対象にする。
clustering クラスタリング -
CNN Convolutional Neural Network
畳み込みニューラルネットワーク		 -
coefficient 係数 -
cognitive computing コグニティブコンピューティング -
cold start コールドスタート -
collaborative filtering 協調フィルタリング -
collinearity 共線性 ref. multicollinearity
computer vision コンピュータビジョン -
confusion matrix 混同行列 -
contingency table 分割表 a.k.a. crosstab
convergence 収束 -
convolution 畳み込み -
coordinate 座標 -
correlation 相関 e.g. correlation coefficient
covariance 共分散 -
CPD Canonical Polyadic Decomposition
CP分解		 -
cross-entropy 交差エントロピー -
cross validation 交差検証 -
dataset / data set データセット -
decomposition 分解 (verb) decompose
dense 密 対義:sparse
dependent variable 目的変数
従属変数		 a.k.a. target variable
cf. independent variable
descriptor 記述子、特徴量 -
deviation 偏差 -
dicision tree 決定木 -
differentiable 微分可能 -
dimensionality reduction 次元削減 -
distillation 蒸留 a.k.a. model distillation
　知識蒸留 (knowledge distillation)
distribution 分布 -
DNN Deep Neural Network
embedding エンベディング
埋め込み(表現)		 -
emergent behavior 創発的な振る舞い a.k.a. emergence
error function 誤差関数 -
exploding gradient problem 勾配爆発問題 cf. vanishing gradient problem
F-measure F値 e.g. F1 measure
a.k.a. F-score
F-score F値 e.g. F1 score
a.k.a. F-measure
factorization 因数分解 -
factorization machine 因数分解マシン FM
feature engineering 特徴量エンジニアリング -
few-shot learning フューショット学習 FSL
FFT Fast Fourier Transform
高速フーリエ変換		 cf. IFFT
fine-tuning ファインチューニング -
FM Factorization Machine
因数分解マシン		 e.g. LightFM
FNN Feedforward Neural Network
順伝播型ネットワーク		 -
forward chaining 前向き推論 cf. backward chaining
foundation model 基礎モデル -
FSL Few-Shot Learning
フューショット学習		 -
GAN Generative Adversarial Network
敵対的生成ネットワーク		 -
GenAI Generative AI
生成AI		 -
GB Gradient Boosting
勾配ブースティング		 e.g. GBM (Gradient Boosting Machine)
gradient descent 最急降下法 -
hallucination ハルシネーション、幻覚 -
holdout data ホールドアウトデータ test data
hyperparameter optimization ハイパーパラメータチューニング a.k.a. hyperparameter tuning
IA Intelligence Augmentation
知能増強		 -
IFFT Inverse Fast Fourier Transform
高速逆フーリエ変換		 cf. FFT
image recognition 画像認識 -
IML Interpretable Machine Learning
解釈可能な機械学習		 -
independent variable 説明変数
独立変数		 a.k.a. regressor
cf. dependent variable
inference 推論 cf. reasoning (推論)
inlier 内部点 (外れ値の逆)
cf. outlier
k-means (clustering) k平均法 -
KNN K-Nearest Neighbors algorithm
k近傍法		 k-NN
knowledge distillation 知識蒸留 a.k.a. model distillation
　蒸留 (distillation)
Lasso least absolute shrinkage and selection operator
ラッソ回帰		 -
learning coefficient 学習係数 -
learning rate 学習率 -
least squares method 最小二乗法 -
linear regression 線形回帰 -
LLM Large Language Model
大規模言語モデル		 -
loss 損失(関数) ref. loss function
loss function 損失関数 a.k.a. cost function
matrix 行列 -
mean squared error 平均二乗誤差 MSE
ML Machine Learning
機械学習		 -
MSE Mean Squared Error
平均二乗誤差		 a.k.a. MSD (Mean Squared Deviation)
平均二乗偏差
multicollinearity 多重共線性 マルチコ
multiple linear regression 線形重回帰 -
multiple regression 重回帰 -
multivariate linear regression 多変量線形回帰 -
NLG Natural Language Generation
自然言語生成		 -
NLP Natural Language Processing
自然言語処理		 -
NLU Natural Language Understanding
自然言語理解		 -
NMF Non-negative Matrix Factorization
非負値行列因子分解		 -
NN Neural Network ref. NNs
NNs Neural Networks ref NN
NNS Nearest Neighbor Search
最近傍探索 / 最近傍法		 -
non-negative matrix factorization 非負値行列因子分解 NMF
NTF Non-negative Tensor Factorization
非負テンソル分解		 -
outlier 外れ値 ref. outlying
cf. inlier
outlying 周辺の、中心から離れた ref. outlier
overfitting 過学習 -
pattern recognition パターン認識 -
PCA Principal Component Analysis
主成分分析		 -
precision 精度 / 適合率 -
predictive analytics 予測分析 -
prescriptive analytics 処方的分析 -
probability distribution 確率分布 -
pruning 枝刈り e.g. parameter pruning
RAG Retrieval-Augmented Generation
検索拡張生成		 -
reasoning 推論 生成AIなどの文脈に多い。複数のステップ組み合わせた推論。
cf. inference (推論)
recall 再現率 a.k.a. ensitivity(感度)
rectified 正規化 -
regression 回帰 -
regularization 正則化 -
reinforcement learning 強化学習 RL
RL Reinforcement Learning
強化学習		 -
sample space 標本空間 -
self-supervised learning 自己教師あり学習 SSL
sensitivity 感度 a.k.a. recall(再現率)
SGD Stochastic Gradient Descent
確率的勾配降下法		 -
sigmoid function シグモイド関数 -
simple linear regression 線形単回帰 -
simple regression 単回帰 -
sparse 疎 対義:dense
e.g. sparse matrix 疎行列
spurious correlation 疑似相関 a.k.a. spurious relationship
SSL Self-Supervised Learning
自己教師あり学習		 -
stochastic 確率的な e.g. SGD
supervised learning 教師あり学習 -
SVD Singular Value Decomposition
特異値分解		 -
time series 時系列 -
training data 教師データ
訓練データ		 -
transfer learning 転移学習 -
unsupervised learning 教師なし学習 -
VAE variational autoencoder
変分オートエンコーダー		 -
validation data 検証データ -
vanishing gradient problem 勾配消失問題 cf. exploding gradient problem
variance 分散 -
weight 重み -
zero-shot learning ゼロショット学習 ZSL
ZSL Zero-Shot Learning
ゼロショット学習		 -

一般語彙

アルファベット順

word 意味 memo
account for 説明する、占める -
address 取り組む、対処する -
adjacent 隣接する、近接する -
assess 評価する、測定する、分析する -
cite 引用する -
criteria 基準 -
derivation 導出 -
drawback 欠点 -
eligibility 適格性、資格、条件に合致すること -
elucidate 明らかにする -
hypothesis 仮説 -
illustrate 説明する -
indicate 示す、示唆する （弱め表現） See: suggest
make up for 補う -
novel 新規の、革新的な -
overlook 見落とす、軽視する -
postulate 仮定する -
reproducibility 再現性 -
scant 乏しい、限られた -
suggest 示す、示唆する （弱め表現） See: indicate
to this end この目的のために -

おまけ

  • 私の論文読解プロセス (自己流)
    • 論文を読むにあたって、基本的にまずは Paper Interpreter を使用して要約を出力し、それを日本語訳して、概要と流れの把握と、欲している情報のあたりをつけています。
    • ただし、それ以上の理解は生成AIの力はほどほどにして、できるだけ原文をあたるようにしてます。
    • 別記事へ引用する際はちゃんと原文にあたる (大事！)

参考文献


Discussion