索引さくいん

Index

用語ようごが最初さいしょに出でてくる章しょうと節ふしを示しめします。用語ようごをおすと、説明せつめいが出でます。

日本語にほんご索引さくいん（五十音順ごじゅうおんじゅん）

あ行ぎょう

• F1スコア　　F1 score　…　第だい5章しょう　　3-3. 二ふたつの値あたいをまとめるF1スコア
• AI　　AI (artificial intelligence)　…　前付まえづけ　留学生りゅうがくせいのみなさんへ
• 重おもみ　　weight　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす

か行ぎょう

• 回帰かいき　　regression　…　第だい3章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい
• 回帰直線かいきちょくせん　　regression line　…　第だい3章しょう　　1-2. 回帰直線かいきちょくせんで予測よそくする
• 過学習かがくしゅう　　overfitting　…　第だい4章しょう　　4-2. 木きの説明せつめいと限界げんかい
• 偏かたより　　bias (data/model)　…　第だい9章しょう　　3-2. 説明せつめいと偏かたよりを点検てんけんする
• 活性化かっせいか関数かんすう　　activation function　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす
• 学習器がくしゅうき　　learner　…　第だい1章しょう　　2-2. データの例れいから調整ちょうせいする
• 学習率がくしゅうりつ　　learning rate　…　第だい8章しょう　　3-2. 勾配こうばいと逆ぎゃくの方向ほうこうへ少すこし更新こうしんする
• 機械学習きかいがくしゅう　　machine learning　…　前付まえづけ　留学生りゅうがくせいのみなさんへ
• 基準きじゅんモデル　　baseline model　…　第だい10章しょう　　3-1. まず基準きじゅんモデルを決きめる
• 基盤きばんモデル　　foundation model　…　第だい9章しょう　　1-2. 基盤きばんモデルと利用りようの境界きょうかい
• 強化学習きょうかがくしゅう　　reinforcement learning　…　第だい1章しょう　　2-2. データの例れいから調整ちょうせいする
• 教師きょうしあり学習がくしゅう　　supervised learning　…　第だい1章しょう　　3-1. 正解せいかいラベルを使つかう
• 教師きょうしなし学習がくしゅう　　unsupervised learning　…　第だい1章しょう　　3-2. 正解せいかいラベルを使つかわず、まとまりを探さがす
• 偽陰性ぎいんせい　　false negative (FN)　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる
• 偽陽性ぎようせい　　false positive (FP)　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる
• クラス　　class　…　第だい4章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい、種類しゅるいを予測よそくする問題もんだい
• クラスタ　　cluster　…　第だい7章しょう　　1-1. 教師きょうしなし学習がくしゅうとクラスタリング
• クラスタリング　　clustering　…　第だい1章しょう　　3-2. 正解せいかいラベルを使つかわず、まとまりを探さがす
• 訓練くんれんデータ　　training data　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• 欠損値けっそんち　　missing value　…　第だい2章しょう　　3-1. 空欄くうらんをすぐに0にしない
• 決定木けっていぎ　　decision tree　…　第だい4章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい、種類しゅるいを予測よそくする問題もんだい
• 検証けんしょうデータ　　validation data　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• k近傍法きんぼうほう　　k-nearest neighbors (k-NN)　…　第だい4章しょう　　2-1. 近ちかい例れいのクラスを手てがかりにする
• k分割交差ぶんかつこうさ検証けんしょう　　k-fold cross-validation　…　第だい6章しょう　　3-1. 5つに分わけて入いれ替かえる
• k平均法へいきんほう　　k-means　…　第だい7章しょう　　2-1. 群ぐんの数かずと最初さいしょの位置いち
• 限界げんかい　　limitation　…　第だい10章しょう　　4-1. 数値すうちだけでなく誤あやまり行ぎょうを説明せつめいする
• 幻覚げんかく　　hallucination　…　第だい9章しょう　　2-2. 確率かくりつと真偽しんぎを分わける
• 交差検証こうさけんしょう　　cross-validation　…　第だい6章しょう　　3-1. 5つに分わけて入いれ替かえる
• 勾配こうばい　　gradient　…　第だい8章しょう　　3-2. 勾配こうばいと逆ぎゃくの方向ほうこうへ少すこし更新こうしんする
• 勾配降下こうばいこうか法ほう　　gradient descent　…　第だい3章しょう　　4-1. 勾配降下こうばいこうか法ほうの考かんがえ方かた
• 個人情報こじんじょうほう　　personal information　…　第だい9章しょう　　1-2. 基盤きばんモデルと利用りようの境界きょうかい
• 混同行列こんどうぎょうれつ　　confusion matrix　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる

さ行ぎょう

• 再現性さいげんせい　　reproducibility　…　第だい10章しょう　　4-2. 学習がくしゅうの記録きろくを残のこす
• 再現率さいげんりつ　　recall　…　第だい5章しょう　　3-2. 実際じっさいの陽性ようせいを確たしかめる再現率さいげんりつ
• 最小二乗さいしょうにじょう法ほう　　least squares method　…　第だい3章しょう　　2-2. 最小二乗さいしょうにじょう法ほう
• サンプル　　sample　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• 残差ざんさ　　residual　…　第だい3章しょう　　2-1. 直線ちょくせんの値あたいを決きめる
• 初期値しょきち　　initialization　…　第だい7章しょう　　2-1. 群ぐんの数かずと最初さいしょの位置いち
• 深層学習しんそうがくしゅう　　deep learning　…　第だい1章しょう　　4-1. いくつかの考かんがえ方かたが並ならぶ
• 真陽性しんようせい　　true positive (TP)　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる
• 正解率せいかいりつ　　accuracy　…　第だい5章しょう　　2-1. 全体ぜんたいでどれだけ当あたったか
• 生成せいせいAI　　generative AI　…　第だい9章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくに合あわせて新あたらしい出力しゅつりょくを作つくる
• 説明可能せつめいかのう性せい　　explainability　…　第だい9章しょう　　3-2. 説明せつめいと偏かたよりを点検てんけんする
• 層そう　　layer　…　第だい1章しょう　　4-1. いくつかの考かんがえ方かたが並ならぶ
• 損失関数そんしつかんすう　　loss function　…　第だい8章しょう　　3-1. 予測よそくと正解せいかいのずれを見みる

た行ぎょう

• 大規模だいきぼ言語げんごモデル　　large language model (LLM)　…　第だい9章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくに合あわせて新あたらしい出力しゅつりょくを作つくる
• 中心ちゅうしん　　centroid　…　第だい7章しょう　　2-1. 群ぐんの数かずと最初さいしょの位置いち
• 著作権ちょさくけん　　copyright　…　第だい9章しょう　　4-2. 著作権ちょさくけんと出力しゅつりょくを確たしかめる
• 適合率てきごうりつ　　precision　…　第だい5章しょう　　3-1. 予測陽性よそくようせいを確たしかめる適合率てきごうりつ
• テストデータ　　test data　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• データセット　　dataset　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• データ漏ろうえい　　data leakage　…　第だい2章しょう　　2-2. 予測後よそくごに分わかる列れつを入力にゅうりょくへ入いれない
• 特徴量とくちょうりょう　　feature　…　第だい2章しょう　　2-1. 予測よそくの問といと時点じてんを決きめる
• トークン　　token　…　第だい9章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくに合あわせて新あたらしい出力しゅつりょくを作つくる

な行ぎょう

• ニューラルネットワーク　　neural network　…　第だい1章しょう　　4-1. いくつかの考かんがえ方かたが並ならぶ
• ニューロン　　neuron　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす

は行ぎょう

• 葉は　　leaf　…　第だい4章しょう　　4-1. 条件じょうけんを順じゅんにたどる
• ハイパーパラメータ　　hyperparameter　…　第だい6章しょう　　2-2. 設定せっていを選えらぶ
• 汎化はんか　　generalization　…　第だい6章しょう　　1-1. 覚おぼえた例れいと初はじめて見みる例れい
• バイアス　　bias term　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす
• 標準化ひょうじゅんか　　standardization　…　第だい4章しょう　　2-2. 近傍投票きんぼうとうひょうの例れい
• 標準偏差ひょうじゅんへんさ　　standard deviation　…　第だい6章しょう　　4-1. 学習がくしゅうから最終評価さいしゅうひょうかまで
• fold　　fold　…　第だい6章しょう　　3-1. 5つに分わけて入いれ替かえる
• 分岐ぶんき　　split　…　第だい4章しょう　　4-1. 条件じょうけんを順じゅんにたどる
• 分類ぶんるい　　classification　…　第だい4章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい、種類しゅるいを予測よそくする問題もんだい
• 平均二乗へいきんにじょう誤差ごさ　　mean squared error (MSE)　…　第だい3章しょう　　2-1. 直線ちょくせんの値あたいを決きめる

ま行ぎょう

• 未学習みがくしゅう　　underfitting　…　第だい6章しょう　　2-1. 複雑ふくざつさと誤差ごさ
• 目的変数もくてきへんすう　　target variable　…　第だい2章しょう　　2-1. 予測よそくの問といと時点じてんを決きめる

や行ぎょう

• ユークリッド距離きょり　　Euclidean distance　…　第だい4章しょう　　3-1. ユークリッド距離きょりを計算けいさんする

ら行ぎょう

• ルールベース　　rule-based system　…　第だい1章しょう　　2-1. 人ひとが決きめた条件じょうけんを使つかう
• ReLU　　rectified linear unit　…　第だい8章しょう　　2-1. 活性化かっせいか関数かんすうで出力しゅつりょくを変かえる

English Index (A–Z)

A

• accuracy　正解率せいかいりつ　…　第だい5章しょう　　2-1. 全体ぜんたいでどれだけ当あたったか
• activation function　活性化かっせいか関数かんすう　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす
• AI (artificial intelligence)　AI　…　前付まえづけ　留学生りゅうがくせいのみなさんへ

B

• baseline model　基準きじゅんモデル　…　第だい10章しょう　　3-1. まず基準きじゅんモデルを決きめる
• bias (data/model)　偏かたより　…　第だい9章しょう　　3-2. 説明せつめいと偏かたよりを点検てんけんする
• bias term　バイアス　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす

C

• centroid　中心ちゅうしん　…　第だい7章しょう　　2-1. 群ぐんの数かずと最初さいしょの位置いち
• class　クラス　…　第だい4章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい、種類しゅるいを予測よそくする問題もんだい
• classification　分類ぶんるい　…　第だい4章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい、種類しゅるいを予測よそくする問題もんだい
• cluster　クラスタ　…　第だい7章しょう　　1-1. 教師きょうしなし学習がくしゅうとクラスタリング
• clustering　クラスタリング　…　第だい1章しょう　　3-2. 正解せいかいラベルを使つかわず、まとまりを探さがす
• confusion matrix　混同行列こんどうぎょうれつ　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる
• copyright　著作権ちょさくけん　…　第だい9章しょう　　4-2. 著作権ちょさくけんと出力しゅつりょくを確たしかめる
• cross-validation　交差検証こうさけんしょう　…　第だい6章しょう　　3-1. 5つに分わけて入いれ替かえる

D

• data leakage　データ漏ろうえい　…　第だい2章しょう　　2-2. 予測後よそくごに分わかる列れつを入力にゅうりょくへ入いれない
• dataset　データセット　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• decision tree　決定木けっていぎ　…　第だい4章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい、種類しゅるいを予測よそくする問題もんだい
• deep learning　深層学習しんそうがくしゅう　…　第だい1章しょう　　4-1. いくつかの考かんがえ方かたが並ならぶ

E

• Euclidean distance　ユークリッド距離きょり　…　第だい4章しょう　　3-1. ユークリッド距離きょりを計算けいさんする
• explainability　説明可能せつめいかのう性せい　…　第だい9章しょう　　3-2. 説明せつめいと偏かたよりを点検てんけんする

F

• F1 score　F1スコア　…　第だい5章しょう　　3-3. 二ふたつの値あたいをまとめるF1スコア
• false negative (FN)　偽陰性ぎいんせい　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる
• false positive (FP)　偽陽性ぎようせい　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる
• feature　特徴量とくちょうりょう　…　第だい2章しょう　　2-1. 予測よそくの問といと時点じてんを決きめる
• fold　fold　…　第だい6章しょう　　3-1. 5つに分わけて入いれ替かえる
• foundation model　基盤きばんモデル　…　第だい9章しょう　　1-2. 基盤きばんモデルと利用りようの境界きょうかい

G

• generalization　汎化はんか　…　第だい6章しょう　　1-1. 覚おぼえた例れいと初はじめて見みる例れい
• generative AI　生成せいせいAI　…　第だい9章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくに合あわせて新あたらしい出力しゅつりょくを作つくる
• gradient　勾配こうばい　…　第だい8章しょう　　3-2. 勾配こうばいと逆ぎゃくの方向ほうこうへ少すこし更新こうしんする
• gradient descent　勾配降下こうばいこうか法ほう　…　第だい3章しょう　　4-1. 勾配降下こうばいこうか法ほうの考かんがえ方かた

H

• hallucination　幻覚げんかく　…　第だい9章しょう　　2-2. 確率かくりつと真偽しんぎを分わける
• hyperparameter　ハイパーパラメータ　…　第だい6章しょう　　2-2. 設定せっていを選えらぶ

I

• initialization　初期値しょきち　…　第だい7章しょう　　2-1. 群ぐんの数かずと最初さいしょの位置いち

K

• k-fold cross-validation　k分割交差ぶんかつこうさ検証けんしょう　…　第だい6章しょう　　3-1. 5つに分わけて入いれ替かえる
• k-means　k平均法へいきんほう　…　第だい7章しょう　　2-1. 群ぐんの数かずと最初さいしょの位置いち
• k-nearest neighbors (k-NN)　k近傍法きんぼうほう　…　第だい4章しょう　　2-1. 近ちかい例れいのクラスを手てがかりにする

L

• large language model (LLM)　大規模だいきぼ言語げんごモデル　…　第だい9章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくに合あわせて新あたらしい出力しゅつりょくを作つくる
• layer　層そう　…　第だい1章しょう　　4-1. いくつかの考かんがえ方かたが並ならぶ
• leaf　葉は　…　第だい4章しょう　　4-1. 条件じょうけんを順じゅんにたどる
• learner　学習器がくしゅうき　…　第だい1章しょう　　2-2. データの例れいから調整ちょうせいする
• learning rate　学習率がくしゅうりつ　…　第だい8章しょう　　3-2. 勾配こうばいと逆ぎゃくの方向ほうこうへ少すこし更新こうしんする
• least squares method　最小二乗さいしょうにじょう法ほう　…　第だい3章しょう　　2-2. 最小二乗さいしょうにじょう法ほう
• limitation　限界げんかい　…　第だい10章しょう　　4-1. 数値すうちだけでなく誤あやまり行ぎょうを説明せつめいする
• loss function　損失関数そんしつかんすう　…　第だい8章しょう　　3-1. 予測よそくと正解せいかいのずれを見みる

M

• machine learning　機械学習きかいがくしゅう　…　前付まえづけ　留学生りゅうがくせいのみなさんへ
• mean squared error (MSE)　平均二乗へいきんにじょう誤差ごさ　…　第だい3章しょう　　2-1. 直線ちょくせんの値あたいを決きめる
• missing value　欠損値けっそんち　…　第だい2章しょう　　3-1. 空欄くうらんをすぐに0にしない

N

• neural network　ニューラルネットワーク　…　第だい1章しょう　　4-1. いくつかの考かんがえ方かたが並ならぶ
• neuron　ニューロン　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす

O

• overfitting　過学習かがくしゅう　…　第だい4章しょう　　4-2. 木きの説明せつめいと限界げんかい

P

• personal information　個人情報こじんじょうほう　…　第だい9章しょう　　1-2. 基盤きばんモデルと利用りようの境界きょうかい
• precision　適合率てきごうりつ　…　第だい5章しょう　　3-1. 予測陽性よそくようせいを確たしかめる適合率てきごうりつ

R

• recall　再現率さいげんりつ　…　第だい5章しょう　　3-2. 実際じっさいの陽性ようせいを確たしかめる再現率さいげんりつ
• rectified linear unit　ReLU　…　第だい8章しょう　　2-1. 活性化かっせいか関数かんすうで出力しゅつりょくを変かえる
• regression　回帰かいき　…　第だい3章しょう　　1-1. 数かずを予測よそくする問題もんだい
• regression line　回帰直線かいきちょくせん　…　第だい3章しょう　　1-2. 回帰直線かいきちょくせんで予測よそくする
• reinforcement learning　強化学習きょうかがくしゅう　…　第だい1章しょう　　2-2. データの例れいから調整ちょうせいする
• reproducibility　再現性さいげんせい　…　第だい10章しょう　　4-2. 学習がくしゅうの記録きろくを残のこす
• residual　残差ざんさ　…　第だい3章しょう　　2-1. 直線ちょくせんの値あたいを決きめる
• rule-based system　ルールベース　…　第だい1章しょう　　2-1. 人ひとが決きめた条件じょうけんを使つかう

S

• sample　サンプル　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• split　分岐ぶんき　…　第だい4章しょう　　4-1. 条件じょうけんを順じゅんにたどる
• standard deviation　標準偏差ひょうじゅんへんさ　…　第だい6章しょう　　4-1. 学習がくしゅうから最終評価さいしゅうひょうかまで
• standardization　標準化ひょうじゅんか　…　第だい4章しょう　　2-2. 近傍投票きんぼうとうひょうの例れい
• supervised learning　教師きょうしあり学習がくしゅう　…　第だい1章しょう　　3-1. 正解せいかいラベルを使つかう

T

• target variable　目的変数もくてきへんすう　…　第だい2章しょう　　2-1. 予測よそくの問といと時点じてんを決きめる
• test data　テストデータ　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• token　トークン　…　第だい9章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくに合あわせて新あたらしい出力しゅつりょくを作つくる
• training data　訓練くんれんデータ　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく
• true positive (TP)　真陽性しんようせい　…　第だい5章しょう　　1-1. まず陽性ようせいを決きめる

U

• underfitting　未学習みがくしゅう　…　第だい6章しょう　　2-1. 複雑ふくざつさと誤差ごさ
• unsupervised learning　教師きょうしなし学習がくしゅう　…　第だい1章しょう　　3-2. 正解せいかいラベルを使つかわず、まとまりを探さがす

V

• validation data　検証けんしょうデータ　…　第だい2章しょう　　1-1. 一行いちぎょうに一ひとつの記録きろくを置おく

W

• weight　重おもみ　…　第だい8章しょう　　1-1. 入力にゅうりょくを受うけて数かずを出だす