non-deep learning (非Deep Leaning)な手法
1. non-deep learning とは non-deep learning とは，「ディープラーニングを用いないない機械学習やパターン認識手法」について区別や強調して述べたい場合に，「非 Deep Learnin 続きを読む…
カテゴリー: misc
off-the-shelf (ソフトウェアが既製品の) [機械学習・パターン認識]
1. off-the-shelf とは [概要] off-the-shelf とは「(ソフトウェアが)既製品の」という意味の形容詞である．この「off-the-shelf」は，機械学習・パターン認識の界隈では，昔からよく 続きを読む…
バニラ (vanilla) [機械学習，ディープラーニング]
1. バニラ(vanilla)とは [概要] バニラ(vanilla) とは，機械学習において，あるアルゴリズムやモデル・ネットワークが「何も操作されていない」「提案された設計のままの」「元論文どおりの」状態のものを示し 続きを読む…
state-of-the-art (最先端の, SOTA) [機械学習・パターン認識の用語]
1. state-of-the-art (最先端の, SOTA)とは state-of-the-art (最先端の)とは 「最先端の(技術)」という意味をあらわす，コンピュータサイエンスでよく用いられる慣用句である．省略 続きを読む…
設計選択(design choice)
1 概要 設計選択(design choice)とは工学全般において，ある問題を解くために考えうる解放の設計の中から，特定の設計を選択することを指す． 特に，このサイトのテーマである近年のコンピュータサイエンスや機械学習 続きを読む…
アブレーション(ablation)
1. アブレーション(ablation)の概要 アブレーション(ablation) とは，機械学習の予測モデル(特に人工ニューラルネットワーク)において，構成要素の一部分を取り除いて実験を行い，結果を比較することを指す． 続きを読む…
データ・ドリブン(data-driven)
1. 概要：データ・ドリブン(data-driven) とは 機械学習を用いて，学習データの分布（入力と出力のペア）に基づいて予測問題を解く手法を，「データ・ドリブン(data-driven)な 〇〇手法」と形容すること 続きを読む…