掌握人工智能术语,一篇就够了

  • 2020 年 12 月 18 日
  • AI

刚开始阅读某领域论文时,看不懂专业术语会很困扰。
想要高效检索论文也需要使用恰当的术语。
因此,我们有必要针对自己的科研领域,找寻对应的术语表,以达到事半功倍的学习效果。


针对我所在的人工智能领域,就有很棒的整理工作,在此进行分享。

太长不看版

术语索引

Cheat Sheet

Machine Learning

machine-learning-algorithm-cheat-sheet
machine-learning-cheat-sheet-for-scikit

Neural Networks

neural-network-zoo
asimovinstitute.org/blo
Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network

Scikit-learn / scikit-learn-cheat-sheet

TensorFlow / tensorflow-cheat-sheet

Keras / keras-cheat-sheet

Data Science / Data_wrangling

python-data-science-cheat-sheet-basics
data-wrangling-cheatsheet
Bokeh
Ggplot

Matplotlib / python-matplotlib-cheat-sheet

NumPy / python-numpy-cheat-shee

Pandas

python-pandas-cheat-sheet
pandas-cheat-sheet-python

SciPy / python-scipy-cheat-sheet

Pyspark

Big-O Algorithm

规范书写

机器学习通用数学符号集 / suggested-notation-for-machine-learning

中文释义(待补充 )


术语索引

Aminer机器学习课程术语表 @学术头条

谷歌开发者机器学习词汇表 @谷歌开发者

机器之心人工智能词汇集项目 / Artificial-Intelligence-Terminology @机器之心


Cheat Sheet

cheat sheet 可用于查阅概念,也可用于复习和整理思路。参考文献[1]

Machine Learning

machine-learning-algorithm-cheat-sheet

machine-learning-cheat-sheet-for-scikit

Neural Networks

neural-network-zoo

asimovinstitute.org/blo

Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network

Scikit-learn / scikit-learn-cheat-sheet

TensorFlow /tensorflow-cheat-sheet

Keras /keras-cheat-sheet

Data Science

python-data-science-cheat-sheet-basics

Data_wrangling / data-wrangling-cheatsheet

Bokeh

Ggplot

Matplotlib / python-matplotlib-cheat-sheet

NumPy / python-numpy-cheat-sheet

Pandas

python-pandas-cheat-sheet

pandas-cheat-sheet-python

SciPy / python-scipy-cheat-sheet

Pyspark

Big-O Algorithm


规范书写
机器学习通用数学符号集[2] @北京智源人工智能研究院

suggested-notation-for-machine-learninggithub.com

注:该图表未完

中文释义
此处应该有相关的术语的简洁释义的中文版本,但目前没有找到合适的,等待后续补充


好的工具能让我们的学习和科研事半功倍,
为了达到这一点,不能只把资源收藏起来,还得尝试使用,提高熟练度。

希望这个资源整理可以帮到你 (๑•ᴗ•๑)

参考

  1. ^//becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463
  2. ^智源研究院发布世界首个“机器学习通用数学符号集” //www.zhishifenzi.com/depth/newsview/9470