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.

Deep Learning

DL tips and tricks

• 日本語のチートシート

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

Recurrent Neural Nets

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

Machine Learning

Supervised Learning

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

Unsupervised Learning

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

Algebra and Calculus

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