AI・機械学習で用いられる単語や略称を整理してみました.
全般
Japanese |
English |
Details |
人工知能 |
AI, Artificial intelligence |
状況に応じた判断など高度な知能を必要とする作業を、 機械が人間のようなタスクを行うものすべて |
機械学習 |
ML, Machine learning |
コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善する仕組み 機会に特定のタスクを学習させて、判断などをさせる分野 |
ニューラルネットワーク |
NN, Neural network |
人間の神経細胞ニューロンの仕組みを模したシステム 入力層、隠れ層、出力層がある |
ディープラーニング |
DL, Deep learning |
層が深いニューラルネットワークを利用した機械学習の手法およびその応用のこと |
機械学習
Japanese |
English |
Details |
Natural Network #NN |
脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデル |
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Convolutional neural network #CNN |
順伝播型(英語版)人工ディープニューラルネットワークの一種である。画像や動画認識に広く使われているモデル |
自然言語処理
Japanese |
English |
Details |
自然言語 |
Natural language #NL |
人間によって日常の意思疎通に使われる記号体系
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自然言語処理 |
Natural language processing #NLP |
人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である |
自然言語理解 |
Natural language understanding #NLU |
人工知能の自然言語処理の一分野であり、コンピュータに自然言語を理解(読解)または意図を抽出させるという試みである |
コーパス |
corpus |
言語学において、自然言語処理の研究に用いるため、自然言語の文章を構造化し大規模に集積したもの。 |
シソーラス |
Thesaurus |
単語の上位 / 下位関係、部分 / 全体関係、同義関係、類義関係などによって単語を分類し、体系づけた類語辞典・辞書 |
形態素 |
Morpheme |
言語学の用語で、意味をもつ表現要素の最小単位。ある言語においてそれ以上分解したら意味をなさなくなるところまで分割して抽出された、音素のまとまりの1つ1つを指す |
形態素解析 |
Morphological Analysis |
文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ(文)から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、形態素(Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位)の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である |
構文解析 |
Syntactic Analysis |
文章、具体的にはマークアップなどの注記の入っていないベタの文字列を、自然言語であれば形態素に切分け、さらにその間の関連(修飾-被修飾など)といったような、統語論的(構文論的)な関係を図式化するなどして明確にする(解析する)手続きである |
構文木 |
Parse tree |
構文解析の経過や結果(またはそれら両方)を木構造で表したもの。 |
構文解析木 |
Parser |
構文解析をおこなうプログラム。パーサ (parser)とも。プログラミング言語処理系の入力部分が代表的であるが、それに限らず設定ファイルの読み込みなど、構造を持った入力テキストの処理を行う。自然言語処理でも使われる。 |
参考
これまで読んだ本を載せておきます.
東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装