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サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア
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コラム・用語集
用語集
ここではサロゲートモデル構築に関係する一般的な用語を紹介しています。
なお、詳細は市販の専門書などを参考にされることをお薦めします。
あ行
か行
さ行
た行
な行
は行
ま行
や行
ら行
わ行
あ行
RBFカーネル
異常検知
遺伝的アルゴリズム
f値
エポック
エンコーディング
オーケストレーション
か行
過学習
画像認識
確率的勾配降下法
機械学習
教師あり学習
教師なし学習
クラスタリング
クロスバリデーション
形状最適化
交差検証
勾配降下法
勾配ブースティング
誤差関数
誤差逆伝播法
コスト関数
さ行
再帰型ニューラルネットワーク
scikit-learn(サイキット・ラーン)
再現率
サロゲートモデル
ジェネレーティブデザイン
シグモイド関数
自己回帰モデル
主成分分析
人工知能
深層学習
深層強化学習
信頼性
スケーラビリティ
スタッキング
ストリームデータ
正規化
セグメンテーション
線形回帰
全結合層
ソフトマックス関数
損失関数
た行
多項式カーネル
畳み込み層
多目的最適化
ディープラーニング
データ拡張
データ可視化ツール
データクリーニング
データサイエンス
データ収集
データマイニング
適合率
デジタルツイン
テストデータ
転移学習
特徴抽出
特徴量エンジニアリング
独立成分分析
ドロップアウト
な行
ニューラルネットワーク
は行
バイアス
ハイパーパラメータ
バリアンス
汎化
ビッグデータ
標準化
ファインチューニング
プーリング層
分散コンピューティング
平均二乗誤差
ベイズ推定
変分オートエンコーダ
ホールドアウト法
ま行
前処理
目的関数
モンテカルロ木探索
や行
ら行
ロジスティック回帰
わ行
日本語
English