【G検定】よく出る英語まとめ⑵ M~Z (カンペとして使用OK)

G検定

こんにちは、りょうたろです。
G検定の勉強をしていて、こんな気持ちになったことありませんか?

英語の略語が多すぎて訳わかんない!!覚えるのめんどくさい!

本ブログはこのような考えを持つ私のような人のために書きました。

G検定の特徴

G検定は「ディープラーニングのに関する知識を事業に活用する人材の育成」を目的とした検定です。そのためディープラーニングの実装技術というよりも、ディープラーニングが生まれた背景やその活用方法が問われます。そのため、ディープラーニングにまつわる用語の問題が出題されるんです。でも、なかなか暗記は大変だし、ググっても別の専門用語が出てきたりしてなかなかうまくいきません。

なので、問題集に出てきた英語用語をアルファベット順で並べ、その概要とともにまとめました!
今回はその2回目「M〜Z」までです。

*この度2021年2月にディープラーニング G検定に興味をもったらはじめに読む本を Kindle本で出版しました!

英語略語などまとめ (M〜Z まで)

M~Rまで

M.
MYCIN:抗生物質の処方を行う、第2次AIブームのエキスパートシステムによるAI。

N.
・NeurlPS (Neural Information Processing Systems): 神経情報処理システムに関する会議およびワークショップ。
・NIPS(Neural Information Processing Systems): 神経情報処理システムに関する会議およびワークショップ。2018年から NeurIPS に。
・NumPy:線形代数の計算を行うフレームワーク

O.
・one-hot-encoding: 1つだけ1で、それ以外は0の特徴量(ベクトル)に変換する、特徴量エンジニアリング
・OpenAI:イーロンマスクにより設立された、非営利の AI 研究組織
・OpenAl Gym : 自分で制作した強化学習用のアルゴリズムを試験できる AI シュミレーションプラットホーム。
・OpenCyc:「専門家の知識を計算機に移植する」という動機のもと、一般常識を知識ベース化するプロジェクトを一般公開しているサイト。

P.
・PARRY: ELIZA の後に開発された会話ロボット。ELIZA との会話は RFC439 として記録。
・pix2pix:ある画像を何かしらの加工を施した画像に変換する事。
・Ponanza:プロ棋士と将棋ソフトが対決する電脳戦で、プロ棋士を次々破った将棋AI。
・Pytorch:パイトーチ。Chainer から派生したディープラーニングのフレームワーク。Chainerと同じく、Defined by Run を採用

R.
・ReLU(Rectified Linear Unit):正規化線形ユニット。現在の活性化関数の主流。勾配消失が起きにくい。
・ResNet:ILSVRC2015 で優勝したニューラルネットワーク(152層)。
・RFC439:ELIZA と PARRY の会話との会話記録。チューリングテストの大きな転換点。
・Ridge正則化:「特徴量の選択」はせず、パラメータのノルムを小さく抑える正則化手法(L2正則化)
・RNN(Recurrent Neural Network):再帰型ニューラルネットワーク。内部に閉路(行って戻ってくる経路)を持ち、時系列データを扱えるようにしたニューラルネットワーク。

S~Zまで

S.
・SAE J3016 (Society of Automotive Engineers):SAE international という米国団体が定めた自動運転レベルの定義。(現在はSAEレベル3)
・scikit-learn:機械学習全般に強いライブラリー。
・SciPy:サイパイ。確率・統計に強いライブラリー。
・seaborn:シーボーン。グラフ描画のためのライブラリー。
・SGD(stochastic gradient descent):確率的勾配降下法。訓練データ毎に重みを更新する、逐次学習システム。(⇄ミニバッチ勾配降下)
・Siri:Apple社製のAIアシスタント。
・SVM(support vector machine):サポートベクターマシン。「マージンの最大化」というコンセプトのもと、2クラスを線形分類するアルゴリズム。マージンとは、2つのクラスを分ける直線(決定境界)を中心とした、2クラス間の距離のこと。

T.
・tanh関数:ハイパボリックタンジェント関数、活性化関数の一つ。(-1<y<1)
・Tay(テイ): Microsoft社が開発したおしゃべりボット。Twitter ユーザーから不適切な誘導を受けて学習した結果、不適切な言動や行動を繰り返し、サービス停止された。
・Tensorflow : ディープラーニングに関する計算を行うフレームワーク。Google製。

V.
・VGG16:ILSVRC2014 で”準”優勝したニューラルネットワーク(16層)。優勝はGoogLeNet(22層)

W.
・Watson:ワトソン。2011年のクイズ番組でクイズ王を破った、IBM社による人工知能。第三次AIブームのきっかけのひとつ。
・Word2Vec:ワード to ベクトル。2013年 Google社により開発。単語をベクトルとして表現し、単語同士の意味の近さ、足し算や引き算の演算アナロジーが可能となった。
・WSDM (Web Search and Data Mining):機械学習に関する会議の名称。

まとめ

以上が G 検定でよく出る英略語のまとめです。テスト前または本番中の用語確認に使ってください。
ただ、アルゴリズムなどに関しては、概要だけ知ってOKとせず、どういうメカニズムで動いているのかを少しでも調べる努力をするだけで理解度が大幅アップすると思います!

皆さん自身でまとめノートを作るのもいいですが、そのような時間があるなら、G検定を受ける上で必須の 徹底攻略 ディープラーニングG検定問題集 を完璧にすべきです!!

勉強方法をまとめた記事はこちら【G検定】 2020 #2 G検定合格体験記(仮)

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