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《人工智能專業術語》A-Z匯總

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  • 資料等級:☆☆☆☆☆
  • 更新時間:2019-02-21
  • 文件類型:其它 格式
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人工智能專業術語
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資料簡介
  組織形式

  讀者在此項目中,可通過以上表盤查看自己想要了解的專業詞匯。在單個首字母中,表格的組織形式為:英文/縮寫、漢語、來源&擴展。

  來源&擴展是對該詞匯的注解,內容為機器之心往期的相關文章。例如字母A中的「算法」,我們關聯到的三篇文章是《回歸、分類與聚類:三大方向剖解機器學習算法的優缺點》和《機器學習算法附速查表》和《深度學習算法全景圖:從理論證明其正確性》。因此,我們希望不僅能提供相對應的術語,同時還希望能為讀者提供每一個術語的來源和概念上的擴展。但由于這一部分工作量較大,我們還將與讀者共同推進這一部分擴展的進程。

  準確性

  本項目中所有英文專業詞匯對照的中文都來自機器之心編譯的文章和系列機器學習教科書(如周志華的《機器學習》和李航的《統計學習方法》等),我們力求在提供準確翻譯的同時保留最常用的形式。同時,為了保證詞匯翻譯的準確性,我們將此項目向讀者開源,并希望能與讀者共同迭代術語的準確度。除此之外,我們還將為每一個詞匯提供來源與擴展進一步提升詞匯的置信度。

  機器之心術語編譯標準

  因為該項目很多術語都是機器之心平常編譯文章所積累的,所以我們首先需要向讀者說明機器之心術語編譯的標準。

  常見術語的編譯標準

  機器之心常見術語的編譯首先會確保術語的正確性,其次再考慮術語的傳播廣度。例如常見術語。logistic regression,首先機器之心會保證該術語的準確度。我們常見 logistic regression 會翻譯為邏輯回歸,但中文「邏輯」與 logistic 的含義還是有些差別,因此我們并不太傾向于采用這種譯法。在準確度的基礎上,我們會考慮術語的傳播廣度。例如有學者建議可以將 logistic regression 譯為對數幾率回歸,但鑒于該譯法的傳播度不廣,看到中文并不會馬上檢索到對應英文和概念,所以我們最終在常見術語編譯標準下將 logistic regression 譯為 logistical 回歸。機器之心在對常見術語編譯時并不會保留英文,也不會做進一步說明。

  非常見術語的編譯標準

  機器之心在編譯技術文章或論文時,常常會遇到非常見的術語。因為像論文那樣的文章是在特定領域下為解決特定問題而規范化書寫的,所以就會存在較多的非常見的術語。而機器之心在編譯非常見術語時,唯一的標準就是準確性,通常我們也會保留英文。因為非常見術語通常是數學、神經科學和物理學等領域上的專業術語,機器之心會盡可能地借鑒其他領域內的譯法和意義而確定如何編譯。例如 fixed-point theorem,在參考數學的情況下,我們會更傾向于譯為不動點定理,fixed-point 譯為不動點而不是定點。

  歧義術語的編譯標準

  還有很多術語其實是有歧義的,而對于這一類詞,機器之心的編譯標準會根據語義進行確定,因此也會有一些誤差。例如 bias 在描述神經網絡層級單元時可以譯為偏置項。而在描述訓練誤差和與叉驗證誤差間的關系或學習曲線時,bias 可以譯為偏差。這樣的例子還有很多,比如 Stationary 在馬爾可夫模型中可譯為穩態分布(Stationary distribution),在最優化問題中可譯為駐點(Stationary point),而在涉及博弈論或對抗性訓練時,其又可能表達為靜態。

  以上是機器之心大概編譯術語的標準,雖然我們在常用術語的編譯上錯誤率相對較少,但在非常見術語和歧義術語上仍然會出現一些錯誤。尤其是在非常見術語的編譯上,沒有特定的背景知識很容易在編譯上出現誤差。因此我們希望能與讀者共同加強術語的編譯質量。

  詞匯更新

  本詞匯庫目前擁有的專業詞匯共計 500 個,主要為機器學習基礎概念和術語,同時也是該項目的基本詞匯。機器之心將繼續完善術語的收錄和擴展閱讀的構建。詞匯更新主要分為兩個階段,第一階段機器之心將繼續完善基礎詞匯的構建,即通過權威教科書或其它有公信力的資料抽取常見術語。第二階段機器之心將持續性地把編譯論文或其他資料所出現的非常見術語更新到詞匯表中。

  讀者的反饋意見和更新建議將貫穿整個階段,并且我們將在項目致謝頁中展示對該項目起積極作用的讀者。因為我們希望術語的更新更具準確度和置信度,所以我們希望讀者能附上該術語的來源地址與擴展地址。因此,我們能更客觀地更新詞匯,并附上可信的來源與擴展。

  第一版(500詞),2017年07月10日

  第二版(743詞),2017年07月30日

內容來自 聽力課堂網:http://www.apkop.com.cn/show-7549-441322-1.html
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