掌握人工智慧術語,一篇就夠了

  • 2020 年 12 月 18 日
  • AI

剛開始閱讀某領域論文時,看不懂專業術語會很困擾。
想要高效檢索論文也需要使用恰當的術語。
因此,我們有必要針對自己的科研領域,找尋對應的術語表,以達到事半功倍的學習效果。


針對我所在的人工智慧領域,就有很棒的整理工作,在此進行分享。

太長不看版

術語索引

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

規範書寫

機器學習通用數學符號集 / suggested-notation-for-machine-learning

中文釋義(待補充 )


術語索引

Aminer機器學習課程術語表 @學術頭條

Google開發者機器學習辭彙表 @Google開發者

機器之心人工智慧辭彙集項目 / Artificial-Intelligence-Terminology @機器之心


Cheat Sheet

cheat sheet 可用於查閱概念,也可用於複習和整理思路。參考文獻[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


規範書寫
機器學習通用數學符號集[2] @北京智源人工智慧研究院

suggested-notation-for-machine-learninggithub.com

註:該圖表未完

中文釋義
此處應該有相關的術語的簡潔釋義的中文版本,但目前沒有找到合適的,等待後續補充


好的工具能讓我們的學習和科研事半功倍,
為了達到這一點,不能只把資源收藏起來,還得嘗試使用,提高熟練度。

希望這個資源整理可以幫到你 (๑•ᴗ•๑)

參考

  1. ^//becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463
  2. ^智源研究院發布世界首個「機器學習通用數學符號集」 //www.zhishifenzi.com/depth/newsview/9470