| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
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| AIならAILearn | 人工知能 | 4.756384 | 188 |
| AIならAILearn | あいらーん | 4.730939 | 173 |
| AILearn | 編集部 | 4.249535 | 152 |
| あいらーん | 人工知能 | 4.212871 | 161 |
| まず真っ先に気をつけなければならないことがあります | 機械学習を行っていく上で | 3.577221 | 56 |
| それが | まず真っ先に気をつけなければならないことがあります | 3.577221 | 56 |
| とも呼ばれるこの概念は | 機械学習に慣れていない初心者がまず陥 | 3.577221 | 56 |
| 2017年10月25日 | 要はこういう話 | 3.577221 | 56 |
| 2017年10月25日 | 現地時間 | 3.577221 | 56 |
| 女性型ヒューマノイド | 現地時間 | 3.577221 | 56 |
| ロボットのソフィア | 女性型ヒューマノイド | 3.577221 | 56 |
| Sophia | ロボットのソフィア | 3.577221 | 56 |
| Sophia | サウジアラビアで初の市民権を獲得した | 3.577221 | 56 |
| 2015年に誕生 | サウジアラビアで初の市民権を獲得した | 3.577221 | 56 |
| KathrinPie | 本文 | 3.577221 | 56 |
| KathrinPie | Pixabay | 3.577221 | 56 |
| Pixabay | さあ | 3.577221 | 56 |
| さあ | ついにやってまいりました | 3.577221 | 56 |
| ついにやってまいりました | みなさんお待ちかねのこちらのコーナー | 3.577221 | 56 |
| みなさんお待ちかねのこちらのコーナー | 恋をAIするお役立ち講座 | 3.577221 | 56 |
| 恋をAIするお役立ち講座 | 略して | 3.577221 | 56 |
| 恋AI | 略して | 3.577221 | 56 |
| れんあい | 恋AI | 3.577221 | 56 |
| 日本語や英語といった自然言語をコンピュータ処理させる技術です | 自然言語処理は | 3.577221 | 56 |
| 日本語や英語といった自然言語をコンピュータ処理させる技術です | 機械学習では | 3.577221 | 56 |
| 意味解析 | 文脈解析の順に | 3.577221 | 56 |
| bag | 文脈解析の順に | 3.577221 | 56 |
| NLP | 自然言語処理 | 3.570607 | 47 |
| です | 統計学の分野では | 3.505207 | 56 |
| はじめに | 機械学習を行っていく上で | 3.374563 | 56 |
| サマリ | 要はこういう話 | 3.258466 | 56 |
| 今ここで読んでいる | 漢字にするといかめしいですが | 3.237475 | 36 |
| この文字 | 今ここで読んでいる | 3.237475 | 36 |
| あの文字 | この文字 | 3.237475 | 36 |
| Thank | あの文字 | 3.237475 | 36 |
| Thank | you | 3.237475 | 36 |
| you | も全て | 3.237475 | 36 |
| それが | 過学習 | 3.204927 | 56 |
| 統計学の分野では | 過剰適合 | 3.204927 | 56 |
| とも呼ばれるこの概念は | 過剰適合 | 3.204927 | 56 |
| 人間の言語である | 自然言語 | 3.170661 | 44 |
| をコンピュータで分析するための処理のことです | 自然言語 | 3.170661 | 44 |
| です | 過学習 | 3.132913 | 56 |
| 意味解析 | 構文解析 | 3.086635 | 56 |
| 分かち書き | 機械学習では | 3.077357 | 56 |
| 自然言語とプログラミング言語の違い2 | 自然言語の曖昧さ2 | 2.956469 | 27 |
| はじめに2 | 過学習の定義3 | 2.914571 | 24 |
| モデルをつくる | 過学習の定義3 | 2.914571 | 24 |
| モデルをつくる | 訓練データ | 2.914571 | 24 |
| 未知データ | 訓練データ | 2.914571 | 24 |