На головну

Словник термінів

У даному розділі наведений перелік термінів, які використовуються в перекладі матеріалу, що зустрічається в даному репозиторію а також посилання на їх тлумачення в конспекті. Нижче наведені додаткові ресурси, де Ви можете знайти терміни в темі ML.

• За цим посиланням Ви можете знайти Англійсько-український глосарій термінів Data Science, створений за ініціативи спільноти Kyiv Data Science.
• g - Machine Learning Glossary від developers.google.com (en) - глосарій, що означує загальні терміни машинного навчання, а також терміни, характерні для TensorFlow.
• m - Machine Learning Glossary від ml-cheatsheet (en) - короткі візуальні пояснення концепцій машинного навчання з діаграмами, прикладами коду та посиланнями на ресурси, щоб дізнатися більше.

Обговорення термінології, наведеної в даному репозиторії проводиться в цьому issue

A

activations (активації) -

B

C

capacity model (ємність моделі) -

channels (канали)

D

E

F

feature (ознаки)

floating point operation (FLOP) - операція з плаваючою комою

G

ground-truth (фундаментальна істина)

H

I

inductive bias (індуктивне упередження) -

J

K

L

loss (втрати) -

M

mean squared error (середнє квадратичне відхилення) -

meta-parameters (мета-параметри) -

N

O

overfitting (перенавчання) -

P

performance (продуктивність)

Q

R

regression (регресія)

S

sampling from the distribution (генерування )

sampling distribution (Вибірковий розподіл)

supervised learning (навчанням з учителем)

T

tensor (тензор)

Tensor Processing Units, TPU (тензорні блоки обробки)

training set (тренувальний набір, тренувальна вибірка) - підмножина набору даних, яка використовується для тренування моделі (g),

trainable parameters (налаштовуванні параметри) -

training (тренування) -

U

underfitting (недостатнє навчання) -

unsupervised learning (навчання без вчителя)

V

W

weights (ваги) -

X

Y

Z