AIに関する勉強をしていると、AIに関する専門用語について、洋書や海外の論文に触れたりしたくなってきます。最近は、courseraというサイトを使えば、海外の大学のAIの授業を直接聞くことも簡単にできるようになりました。

その時、一度知っちゃえば簡単なのに、日本語に慣れすぎてて、耳慣れない感じがする専門用語があります。そのあたりを簡単にまとめていきましょう。

目的関数:cost function
鞍点:saddle point
一気通貫学習:End-to-End Learning
音声合成:Speech synthesis

教師あり学習: Supervised learning
教師なし学習:Unsupervised Learning

過学習:overtraining
学習モデル:learning model
確率的勾配降下法:stochastic gradient descent,SGD
活性化関数:Activation function
隠れ層:Hidden Layer
隠れマルコフモデル:Hidden Markov model,HMM

含意関係認識:Recognizing Textual Entailment,RTE
記号接地問題:symbol grounding problem
技術的特異点:Technological Singularity
行列:matrix
局所最適解:local minimum
訓練誤差:Training error
形態素度解析:Morphological Analysis
決定木:decision tree
交差検証:Cross-validation

回帰:Regression
リッジ回帰:Ridge regression)
ラッソ回帰:LASSO

分類:Classification

再帰型ニューラルネットワーク:Recurrent Neural Network
畳み込みニューラルネットワーク:Convolutional Neural Networks
次元削減:Dimension reduction
汎化能力:generalization ability
次元の呪い:curse of dimensionality
正則化:regularization

重回帰分析:multiple regression analysis
主成分分析:principal component analysis

蒸留:Distillation
正規化:normalization
線形代数:linear algebra

特徴マップ: feature map
尤度関数（ゆうどかんすう）: likelihood function

とりあえず、この辺で！AI関連の単語はそもそもカタカナになっていることが多いのですが、日本語で聞くことが多い内容を中心に取り上げてみました。