Словарь терминов машинного обучения

Материал из MachineLearning.

В данной статье приводится рекомендуемый перевод тех или иных устоявшихся англоязычных терминов в области машинного обучения. Однако даже несмотря на наличие русскоязычного перевода термина при написании работ рекомендуется в скобках также приводить англоязычный вариант.

Термины с "уверенным" русскоязычным переводом

Deep learning — глубокое или глубинное обучение

Shallow learning — малослойное обучение (а соответствующие сети малослойные)

Representation Learning, learning representations — обучение представлений

Handcrafted features — вручную построенные признаки, инженерия признаков, "инженерный подход" к построению признаков

Feature learning — выучивание признаков

Traning и learning — синонимы, необходимо переводить как "обучение" и то и другое, но строго не как "тренировка"

Explaining Away — эффект оправдания, эффект редукции причины

Word embedding — (внутреннее) представление слова

Deep belief networks — глубокая сеть доверия

Deep neural network — глубокая нейронная сеть

Stacked Auto-Encoders — вложенные автокодировщики

Denoising Auto-Encoders — шумоподавляющие автокодировщики

Contractive Auto-Encoders — сжимающие автокодировщики

Support Vector Machine — метод (не машина!) опорных векторов

Kernel Machine — ядровой метод/реализация/модификация в зависимости от контекста

MCMC — методы Монте-Карло с Марковскими цепями

Stochastic Maximum Likelihood — алгоритм стохастической максимизации правдоподобия

Semisupervised embedding — представление по обучению с неполной разметкой

Nearest neighbor graph - граф ближайших соседей

Local Coordinate Coding, LCC — алгоритм локального кодирования координат

Leveraging the modeled tangent spaces — использование моделей касательного пространства

Independent Subspace Analysis — анализ независимых подпространств

Smoothed n-gram models — сглаженные n-граммные модели

Pooling (в свёрточных сетях) — агрегирование, операция объединения

Softmax function — функция мягкого максимума, софтмакс

Similarity function — функция близости

Rectified linear unit (ReLU) — усеченное линейное преобразование

Cumulative density function (CDF) — функция распределения

Probability density function (PDF) — плотность вероятности

Parameterized transformation — параметризованное преобразование

Термины, пока не имеющие хорошего перевода:

Dropout — дропаут (может быть попробовать переводить как выбивание значений?)

Batches (как часть примеров выборки) — Пачки? Блоки?

Perplexity — Недоумение?

Noisecontrastive estimation — отделение от шума?

Сontrastive divergence — "контрастирование", "сравнение расхождения», «сопоставительное отклонение»?

Predictive Sparse Decomposition — Предсказательная разреженная декомпозиция?

Spike-and-Slab RBMs — можно переводить как спайковый (распределение, больцмановская машина, и пр.) предполагая, что по контексту станет ясно, что имеется в виду характерный вид регуляризатора

Сredit assignment path (CAP) —

Manifold Tangent Classifier — Касательный классификатор на базе многообразий?

Score matching —

Estimated score —

Denoising score matching —

Ratio-matching —

mPoT модель (mean-product of Student’s T-distributions model) —

Tiled-convolution traning —

Parametric mapping (в контексте Learning a parametric mapping based on a neighborhood graph) —

Patch-based traning —

Deconvolutional networks (изобретение Зейлера) —