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
activations (активації) -
capacity model (ємність моделі) -
channels (канали)
feature (ознаки)
floating point operation (FLOP) - операція з плаваючою комою
ground-truth (фундаментальна істина)
inductive bias (індуктивне упередження) -
loss (втрати) -
mean squared error (середнє квадратичне відхилення) -
meta-parameters (мета-параметри) -
overfitting (перенавчання) -
performance (продуктивність)
regression (регресія)
sampling from the distribution (генерування )
sampling distribution (Вибірковий розподіл)
supervised learning (навчанням з учителем)
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) -
underfitting (недостатнє навчання) -
unsupervised learning (навчання без вчителя)
weights (ваги) -