用語集

1. はじめに

「用語集」カテゴリーの各記事は,コンピュータビジョン ディープラーニング を,主たるフォーカスとした,主要な重要用語についての「教科書のような,図つきのわかりやすい解説記事」で構成sレルWiki型の用語集・教科書的記事である.

このサイト中全体でもそうであるが,特に用語集では,設計思想として「個別の記事は,教科書・サーベイ的に構成 × サイト全体はWiki的に階層・カテゴリ的に記事を配置する」という考え方を採用している.すなわち「Wikiサイトと教科書のハイブリッド」をねらった,用語記事集を構築している(その狙いや動機について詳しくは,「サイトと著者について」を参照).

ページ間の階層構造やWikiリンクを用意しているので,一見すると全体はWikipediaスタイルのように見える.しかし,各用語記事の内容は,WikipediaやWiki系サイトのように網羅的に書くことはせず,教科書・テキストと同様の,わかりやすく簡潔な記事でありながらも,逆に教科書よりも深くて読みごたえや実用性も高い記事を目指していて,Wikipediaとは執筆方針が大きく異なる.

それぞれの用語記事は,簡潔かつ重要な標準知識のみを厳選して述べることで,教科書やWeb解説記事のような記事構成を採用している(従って,自作の図を豊富に用意し,視覚的なわかりやすさも追求している).一方で,皆さんには専門性を高めてマニアになっていただきたいので,市販の教科書よりは,各記事で,詳しく深い話を展開する(ただし,説明はあくまでわかりやすさを重視).要するに,(1)初・中級者向けの導入・チュートリアルで使用できるものでありながら,同時に,(2)中級~上級の皆様むけにもマニアが楽しむガイドブックとしての役割を保てるような「記事内容および記事全体での階層的探索性」の構築を,(1)(2)を両立する形としてこの用語集(+コラム)では狙っている.皆様の知識構築による「学び」と,その学びから拡がる「探求」「思索」を下支えする「ガイドブック的役割」が,このサイト全体および「用語集」のゴールであるので,一見わかりやすいが,興味をそそりやすく専門家向けにしっかりとした内容にしている

「教科書」という形式は,スペースの制限で,各内容を短く列挙するだけにおわりがちである.これが,Wiki形式を採用した理由でもある.Wikiサイトなら,関係性もリンクやURL構造で示せるし,長文で細かな話も展開しやすい).裏返すと,全部の記事に目を通してい一回で把握しようとすることはおすすめできないということである.あくまで,この用語集中でも,ご自身のフォーカスに沿った内容のみ,コツコツ探索的に辿っていくことを,オススメしておく.特に初心者に近い方ほど,このサイトの用語集は,一気読みは不可能なほどの内容の多さと深さであるはずだ.繰り返し繰り返し,各記事を探索的にたどりながら読み返していただくことで,自然と勘所がつかめていくような構成・内容を意識している.

ちなみに,各記事で用いる「数式の記法」の標準的なルールは,以下のページに別途まとめている(※ ただし,著者もたまにこの記法から脱線するときもある):

関連記事:このサイトにおける数式の記法

2.「カテゴリごとの用語記事リスト」へのリンク

「カテゴリの用語記事リスト」へのリンクを,以下に列挙する.

※ サイト内上部のメインメニューバー(青色)の「用語集」に,以下の各カテゴリ別一覧ページへのリンクボタンを設置している.したがって,普段はこのページを経ずに,ツールバー経由で,各カテゴリ別一覧ページへ直接アクセスしていただくほうが,直接効率的に各一覧ページへとたどり着ける.

「ディープラーニング」のカテゴリ

「データセット」のカテゴリ

「コンピュータビジョン」のカテゴリ

「自然言語処理」カテゴリ

「研究用語」カテゴリ

3.「用語集」の狙い.

本サイトの用語集カテゴリーの記事は,管理人として以下のような狙いがある:

狙い1管理人の主観的判断でキーワードとなる用語を厳選して簡潔に紹介する.代表的な,今後10年以上は役に立つ基礎用語を,簡潔に解説した記事を階層化した用語辞典として提供する.これにより,読者の学習や復習だけでなく,今後の探求活動で役立にたつガイドマップサイトにしたい.狙い2にもあるように,サイト全体として,各用語を体系的に構造して捉えられるようにしていきたい(それを通して,著者自身の各用語の理解も深めていきたい).読者の方々が,各用語の情報を「(1)このサイトから」もしくは「(2)脳から直接」必要な時に引き出しやすくすることも狙いたい.

狙い2:Wikipediaのように各用語は詳しくは説明はしないが,用語ページ間はしっかりハイパーリンクさせることで,用語間の関連づけに焦点が当たりやすくする.各記事を横串にさしてまとめる記事も書いていくつもりであるが,そもそも各記事にある用語ページのWikiリンクを通じて,読者の理解が深待っていくことを期待する.

狙い3:「自分の目的に沿った情報にフォーカスを当てよう」と,改めて意識していただくことを狙う.研究者の方々や,研究者を目指したり研究結果を応用する側のR&D系の方々は,論文や情報の時系列的な羅列は,それこそarxivの最新のpreprintをチェックするだけでなく,各種サイトやSNSなどでも最新の研究の解説の情報を得ていると思われる.しかし,管理人はそれらの大量の情報の波に溺れているだけの方が多いことを危惧している.情報は自分なりに解釈して整理し取捨選択して,初めて良いアウトプットにつながるので,ぜひ当サイトの用語集を,その整理に活用していただきたい(ご自身でノート化していくことを,強く勧める).

4. 用語集の各記事ページの構成

上記のような狙いを踏まえて、各用語を紹介する記事ページは以下のような構成にしてある:

  • 用語の説明自体は「テキスト・教科書のような解説」(※ Wikipediaのように膨大で網羅的なページ構成にはせず,各記事は教科書代わりの内容).
  • 関連する用語ページへは,(サイト内)ハイパーリンクを貼る.
  • その記事ページで紹介されている用語(多くはアルゴリズムであるが)について,詳細な解説を学ぶことができるコンテンツがWeb上にあれば記事最後の「外部リンク先」にリストアップ.
  • 対照的な用語があれば、その用語との簡単な対比も記事中で提示して私なりの比較も加えるようにしている.

繰り返しになるが,Wikipediaでありがちな「詳細で長大な数万時レベルの記事」になることはできるだけ避けて,各用語記事は,「自作の図」と「リスト」も駆使することで,多すぎない文字量の記事にするように心がけている(多くとも1万字以内にとどめる).逆に言うと,1万字を超えると,その一部分を子記事に分割するようにしている.

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