機械学習用語例文

1. The algorithm is predicting the next value.  
predict - 動 予測する  

2. A researcher is analyzing the dataset.  
analyze - 動 分析する  

3. They are training a neural network.  
train - 動 訓練する  

4. The computer is processing an image.  
process - 動 処理する  

5. A scientist is evaluating the model.  
evaluate - 動 評価する  

6. The engineer is tuning the parameters.  
tune - 動 調整する  

7. A group is labeling the data.  
label - 動 ラベルを付ける  

8. A technician is debugging the code.  
debug - 動 バグを取り除く  

9. The model is classifying the objects.  
classify - 動 分類する  

10. A man is monitoring the system output.  
monitor - 動 監視する  

11. They're collecting training samples.  
collect - 動 収集する  

12. The scientist is recording observations.  
record - 動 記録する  

13. She's visualizing the prediction results.  
visualize - 動 可視化する  

14. The data scientist is cleaning the data.  
clean - 動 データを整備する  

15. They are clustering the data points.  
cluster - 動 クラスタリングする  

16. A man is programming a recommendation system.  
program - 動 プログラムを書く  

17. He is updating the machine learning model.  
update - 動 更新する  

18. She's testing the prediction accuracy.  
test - 動 テストする、検証する  

19. A woman is optimizing the loss function.  
optimize - 動 最適化する  

20. They're feeding input into the model.  
feed - 動 入力する  

21. The AI is detecting human faces.  
detect - 動 検出する  

22. A man is exporting the trained model.  
export - 動 エクスポートする、出力する  

23. A researcher is measuring the model performance.  
measure - 動 測定する  

24. He is building a regression model.  
build - 動 構築する  

25. The team is deploying a new system.  
deploy - 動 展開する  

26. A woman is scanning documents for text.  
scan - 動 スキャンする、読み取る  

27. The system is generating synthetic data.  
generate - 動 生成する  

28. They are aggregating the user behavior data.  
aggregate - 動 集計する、まとめる  

29. A man is annotating image data.  
annotate - 動 注釈を付ける  

30. They're extracting features from signals.  
extract - 動 抽出する  

31. The computer is recognizing spoken words.  
recognize - 動 認識する  

32. A developer is implementing a deep learning model.  
implement - 動 実装する  

33. She is segmenting the image.  
segment - 動 分割する  

34. A student is simulating a classification task.  
simulate - 動 シミュレーションする  

35. They're logging training progress.  
log - 動 記録する  

36. A robot is learning through reinforcement.  
learn - 動 学習する  

37. The tool is detecting anomalies.  
anomaly - 名 異常値、逸脱  

38. A technician is validating the results.  
validate - 動 検証する  

39. The system is flagging outliers.  
flag - 動 フラグを立てる、印を付ける  

40. They're adjusting the learning rate.  
adjust - 動 調整する  

41. She's submitting a training job.  
submit - 動 提出する、投入する  

42. The results are plotted on a graph.  
plot - 動 描画する、プロットする  

43. They're benchmarking model performance.  
benchmark - 動 ベンチマークする  

44. A man is compressing the model size.  
compress - 動 圧縮する  

45. The code is uploading data to the server.  
upload - 動 アップロードする  

46. They're downloading the output file.  
download - 動 ダウンロードする  

47. The model is overfitting the data.  
overfit - 動 過学習する  

48. They are cross-validating the accuracy.  
cross-validate - 動 交差検証する  

49. She's preprocessing the input vectors.  
preprocess - 動 前処理する  

50. A student is studying backpropagation.  
backpropagation - 名 誤差逆伝播  


51. The network is converging after several epochs.  
converge - 動 収束する  

52. A woman is initializing the model parameters.  
initialize - 動 初期化する  

53. He's applying a softmax function.  
apply - 動 適用する  

54. The AI is achieving high precision.  
achieve - 動 達成する  

55. She's calculating the gradient.  
calculate - 動 計算する  

56. The model is updating the weights.  
update - 動 更新する  

57. They're using dropout to prevent overfitting.  
dropout - 名 ドロップアウト（過学習防止）  

58. He is extracting keywords from text.  
extract - 動 抽出する  

59. The researcher is evaluating recall.  
recall - 名 再現率（評価指標）  

60. They're tuning hyperparameters.  
hyperparameter - 名 ハイパーパラメータ  

61. A developer is setting up the learning environment.  
set up - 句 構築する、準備する  

62. The system is returning a prediction.  
return - 動 返す、出力する  

63. She's minimizing the loss value.  
minimize - 動 最小化する  

64. The model is generating recommendations.  
generate - 動 生成する  

65. They're visualizing attention maps.  
attention - 名 アテンション、注意機構  

66. A student is writing Python code.  
write - 動 書く  

67. They're embedding the words into vectors.  
embed - 動 埋め込む  

68. The data is being normalized.  
normalize - 動 正規化する  

69. He's applying dimensionality reduction.  
reduction - 名 次元削減  

70. The trainer is backpropagating the error.  
backpropagate - 動 誤差を逆伝播する  

71. She's interpreting the confusion matrix.  
interpret - 動 解釈する  

72. A man is segmenting customer data.  
segment - 動 セグメントする、区分けする  

73. They're applying a convolutional layer.  
convolutional - 形 畳み込みの  

74. The output is being reshaped.  
reshape - 動 形を変える、再構成する  

75. A developer is testing a GAN model.  
GAN (Generative Adversarial Network) - 名 敵対的生成ネットワーク  

76. She's fine-tuning a pretrained model.  
fine-tune - 動 微調整する  

77. They're stacking multiple models.  
stack - 動 積み重ねる、スタックする  

78. He's freezing the embedding layer.  
freeze - 動 凍結する（重みを固定）  

79. The model is streaming real-time predictions.  
stream - 動 ストリーミングする  

80. A woman is deploying the app with Flask.  
deploy - 動 デプロイする  

81. They're collecting user feedback.  
feedback - 名 フィードバック  

82. The dataset is being augmented.  
augment - 動 増補する、拡張する  

83. She's labeling image segments.  
label - 動 ラベルをつける  

84. The system is parsing JSON data.  
parse - 動 パースする、構文解析する  

85. A man is detecting edge features.  
detect - 動 検出する  

86. They're modeling a time series.  
model - 動 モデル化する  

87. The framework supports parallel training.  
support - 動 対応する、サポートする  

88. The data is transformed into tensors.  
transform - 動 変換する  

89. A student is experimenting with optimizers.  
experiment - 動 試行する、実験する  

90. They're switching between CPU and GPU.  
switch - 動 切り替える  

91. The training is running on a cloud server.  
run - 動 実行する  

92. She's submitting a job to the cluster.  
submit - 動 提出する  

93. They are encoding the categorical variables.  
encode - 動 エンコードする  

94. He's explaining the activation function.  
activation - 名 活性化関数  

95. A team is integrating multiple modules.  
integrate - 動 統合する  

96. The system is exporting the confusion matrix.  
export - 動 出力する、エクスポートする  

97. She's scripting the workflow in Jupyter.  
script - 動 スクリプトを書く、記述する  

98. The model is learning from limited data.  
learn - 動 学習する  

99. They're debugging the training pipeline.  
debug - 動 デバッグする  

100. A man is inspecting the model architecture.  
inspect - 動 点検する、詳しく調べる