例 > 用語不統一なドキュメント
GeForce GTX 1070を使ったTensorFlowによるDeep Learningが注目を集めている。
このGPUを使った機械学習の処理により、CPUを使った場合の処理よりも同じ時間で大量のデータを学習することができるようになった。
Graphical Processing UnitのStreaming Processingにより、大量の画像を深層学習(識別処理)に使うことができるようになったおかげで、Deep Learningの発展があると言っても過言ではないだろう。
GTX-1070はAnalog Discovery 2およそ2台分の価格でありながら、Machine Learningの計算速度は対象処理によっては数十倍の効果を発揮する。
GeForce 1070は最近ではノートPCにも搭載されつつあり、ユーザが気軽に機械学習の計算を実施する環境が整いつつある。
また、1070を外付けで接続して、ノートPCのDLの処理を高速化する装置も開発、販売されている。
用語を統一しよう
- GeForce GTX 1070 << こちらを使う
- GTX-1070 :: 間違い
- GeForce 1070 :: 間違い
- 1070 :: 間違い
- GPU << こちらか以下のいずれかを使う
- Graphical Processing Unit
- 機械学習 << いずれかの用語に統一しよう
- Deep Learning
- 深層学習
- Machine Learning
- DL
用語を統一しないと文章の可読性は下がってしまう。長い文章になるとその影響は顕著になる。
ソースコードでも同じだろう。１つの用途の変数名が各場所で不統一な名前を持つと、ソースを読む人にとっては「別のもの」として認識してしまうかもしれない。
気を付けたい事項である。
なお、Qiitaの記事において間違った用語が使われている場合、編集リクエストという機能で修正を提案されることは、エンジニアにとって良い環境を生むでしょう。
良いエンジニアはその編集リクエストに謙虚に対応すると思われる。