耕す、種、勾配降下、生産、ベイズ最適化、遺伝子組み換え、家宝、移転学習。
これらの用語はすべて、紛れもなく人工知能に関連している：
- 勾配降下：機械学習モデルをトレーニングする際に使用されるテクニックで、時間の経過とともに結果を改善する。
- ベイズ最適化：最適なパラメータセットを導き出すための確率的アプローチで、機械学習モデルのトレーニングで最もよく使われる。
- 転移学習：すでに学習済みのディープラーニングモデルを新しいデータで再学習させる手法で、写真の中の特定の物体を検出するなど、特定のユースケースに合わせてモデルをカスタマイズするために最もよく使用される。

これらの用語はすべて、紛れもなくガーデニングに関連するものである：
- 耕す：植え付けのために土を機械的に整えること。
- 遺伝子組み換え作物：耐乾燥性など、特定の形質に最適化するために遺伝子組み換えを行った植物を表す言葉。
- 家宝：これは、昆虫、鳥、風、または他の自然要因によって、開放受粉されなければならない特定の非ハイブリッド植物の種類を表す。

これらの用語は、人工知能とガーデニングの両方に関連している：
- シード：人工知能において「シード」とは、乱数を選ぶなど、ランダムな結果を再現するために選ばれる数値のこと。ガーデニングでは、種とは、庭師が植える、最終的に植物になる生の投入物のことである。
- プロダクション：人工知能において、プロダクションとは、テストや開発ではなく、実際に使用されるモデルのライフサイクル段階を表す用語として使われることが多い。ガーデニングでは、生産は収穫の総量を表すのに使われる別の用語である。