「要素：SGD、アダム、RPROP、L-BFGS
コンポーネント：勾配、重み、バイアス
関数：パラメーターの更新、モデルの改善
品質：オンライン、バッチ、ミニバッチ

データの前処理：

要素：正規化、標準化、エンコード、代入
コンポーネント：平均、標準偏差、1ホットのエンコード、代入戦略
機能：データクリーニング、データの準備
品質：数値、カテゴリー、序数

評価メトリック：

要素：精度、精度、リコール、F1スコア、ROC-AUC
コンポーネント：混乱マトリックス、真の陽性、偽陽性、真のネガティブ、偽陰性
関数：モデルのパフォーマンス評価
品質：バイナリ、マルチクラス、回帰

データ増強：

要素：ランダムなトリミング、フリップ、回転、スケーリング、ガウスノイズ
コンポーネント：画像データ、増強技術
機能：データ拡張、データの多様化
品質：画像、オーディオ、テキスト

埋め込み：

依存関係：numpy、pytorch
要素：埋め込み層
コンポーネント：語彙、前提条件の埋め込み
関数：フォワードパス、バックワードパス
資質：トレーニング可能で、訓練できない

注意：

依存関係：numpy、pytorch
要素：注意メカニズム
コンポーネント：スケーリングされたドット製品の注意
関数：フォワードパス、バックワードパス
資質：トレーニング可能で、訓練できない

レイヤー：

依存関係：numpy、pytorch
要素：線形層
コンポーネント：非線形活性化関数
関数：フォワードパス、バックワードパス
資質：トレーニング可能で、訓練できない

損失関数：

依存関係：numpy、pytorch
要素：クロスエントロピー損失
コンポーネント：ログソフトマックス関数
関数：損失計算、後方パス
資質：トレーニング可能で、訓練できない

オプティマイザー：

依存関係：Pytorch
要素：アダム、SGD
コンポーネント：学習率のスケジュール
関数：パラメーター更新
資質：訓練可能、訓練できない」
"Elements: SGD, Adam, RProp, L-BFGS
Components: Gradients, Weights, Biases
Functions: Parameter update, Model improvement
Qualities: Online, Batch, Mini-batch

Data Pre-processing:

Elements: Normalization, Standardization, Encoding, Imputation
Components: Mean, Standard deviation, One-hot encoding, Imputation strategy
Functions: Data cleaning, Data preparation
Qualities: Numeric, Categorical, Ordinal

Evaluation Metrics:

Elements: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC
Components: Confusion matrix, True positive, False positive, True negative, False negative
Functions: Model performance evaluation
Qualities: Binary, Multi-class, Regression

Data Augmentation:

Elements: Random cropping, Flipping, Rotation, Scaling, Gaussian noise
Components: Image data, Augmentation techniques
Functions: Data expansion, Data diversification
Qualities: Image, Audio, Text

Embeddings:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Embedding layer
Components: Vocabulary, Pretrained embeddings
Functions: Forward pass, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Attention:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Attention mechanism
Components: Scaled dot-product attention
Functions: Forward pass, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Layers:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Linear layer
Components: Non-linear activation function
Functions: Forward pass, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Loss Function:

Dependencies: Numpy, PyTorch
Elements: Cross entropy loss
Components: Log softmax function
Functions: Loss calculation, Backward pass
Qualities: Trainable, Non-trainable

Optimizers:

Dependencies: PyTorch
Elements: Adam, SGD
Components: Learning rate schedule
Functions: Parameter update
Qualities: Trainable, Non-trainable"