Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту - 2500 терминов

Здесь есть возможность читать онлайн «Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту - 2500 терминов» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. ISBN: , Жанр: Руководства, Прочая околокомпьтерная литература, Прочая научная литература, Технические науки, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Дорогой читатель!Твоему вниманию предлагается уникальная книга!Современный глоссарий из более чем 2500 популярных терминов и определений по машинному обучению и искусственному интеллекту.Эта книга уникальна еще и тем, что ее писали эксперты-практики, которые работали вместе над Программой Центра искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана, программами «Искусственный интеллект» и «Глубокая аналитика» проекта «Приоритет 2030» МГТУ им. Н. Э. Баумана в 2021—2022 годах.

Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Вычислительная эффективность агента или обученной модели(C omputational efficiency of an agent or a trained model) – это количество вычислительных ресурсов, необходимых агенту для решения задачи на стадии инференса.

Вычислительная эффективность интеллектуальной системы( Computational efficiency of an intelligent system) – это количество вычислительных ресурсов, необходимых для обучения интеллектуальной системы с определенным уровнем производительности на том или ином объеме задач.

Вычислительные блоки (Computing Units) – это блоки, которые работают как фильтр, который преобразовывает пакеты по определенным правилам. Набор команд вычислителя может быть ограничен, что гарантирует простую внутреннюю структуру и достаточно большую скорость работы.

Вычислительные модули( Computing modules) – это подключаемые специализированные вычислители, предназначенные для решения узконаправленных задач, таких, как ускорение работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерное зрение, распознавание по голосу, машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта, построены на базе нейронного процессора – специализированного класса микропроцессоров и сопроцессоров (процессор, память, передача данных).

Вычислительный интеллект (Computational intelligence) – это ответвление искусственного интеллекта. Как альтернатива классическому искусственному интеллекту, основанному на строгом логическом выводе, он опирается на эвристические алгоритмы, используемые, например, в нечёткой логике, искусственных нейронных сетях и эволюционном моделировании.

Вычислительный интеллект (Computational intelligence) – это ответвление искусственного интеллекта. Как альтернатива классическому искусственному интеллекту, основанному на строгом логическом выводе, он опирается на эвристические алгоритмы, используемые, например, в нечёткой логике, искусственных нейронных сетях и эволюционном моделировании.

Вычислительный юмор (Computational humor) – это раздел компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта, использующий компьютеры для исследования юмора.

Выявление аномалий (также обнаружение выбросов) (Anomaly detection) – это опознавание во время интеллектуального анализа данных редких данных, событий или наблюдений, которые вызывают подозрения ввиду существенного отличия от большей части данных. Обычно аномальные данные характеризуют некоторый вид проблемы, такой как мошенничество в банке, структурный дефект, медицинские проблемы или ошибки в тексте. Аномалии также упоминаются как выбросы, необычности, шум, отклонения или исключения.

«Г»

Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network) – это алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы, а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели – создать образцы и отбраковать образцы – между ними возникает антагонистическая игра. Генеративно-состязательную сеть описал Ян Гудфеллоу из компании Google в 2014 году.

Использование этой техники позволяет, в частности, генерировать фотографии, которые человеческим глазом воспринимаются как натуральные изображения. Например, известна попытка синтезировать фотографии кошек, которые вводят в заблуждение эксперта, считающего их естественными фото. Кроме того, GAN может использоваться для улучшения качества нечётких или частично испорченных фотографий.

Генеративные модели (Generative model) – это семейство архитектур ИИ, целью которых является создание образцов данных с нуля. Они достигают этого, фиксируя распределение данных того типа вещей, которые мы хотим генерировать. На практике модель может создать (сгенерировать) новые примеры из обучающего набора данных. Например, генеративная модель может создавать стихи после обучения на наборе данных сборника Пушкина.

Генеративный ИИ (Generative AI) – это метод ИИ, который изучает представление артефактов из данных и использует его для создания совершенно новых, полностью оригинальных артефактов, сохраняющих сходство с исходными данными.

Генератор (Generator) – это подсистема в генеративно-состязательной сети, которая создает новые примеры.

Генерация естественного языка (Natural language generation NLG) –это подмножество обработки естественного языка. В то время как понимание естественного языка сосредоточено на понимании компьютерного чтения, генерация естественного языка позволяет компьютерам писать. NLG – это процесс создания текстового ответа на человеческом языке на основе некоторых входных данных. Этот текст также можно преобразовать в речевой формат с помощью служб преобразования текста в речь. NLG также включает в себя возможности суммирования текста, которые генерируют сводки из входящих документов, сохраняя при этом целостность информации.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов»

Обсуждение, отзывы о книге «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x