Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту - 2500 терминов

Гипер-эвристика (Hyper-heuristic) – это эвристический метод решения задачи, который стремится автоматизировать, часто путем включения методов машинного обучения, процесс выбора, объединения, генерации или адаптации нескольких более простых эвристик (или компонентов таких эвристик) для эффективного решения задач вычислительного поиска. Одной из мотиваций для изучения гипер-эвристики является создание систем, которые могут обрабатывать классы проблем, а не решать только одну проблему.

Глубина (Depth) – это количество слоев (включая любые встраивающие слои) в нейронной сети, которые изучают веса. Например, нейронная сеть с 5 скрытыми слоями и 1 выходным слоем имеет глубину 6.

Глубокая модель (Deep model) – это тип нейронной сети, содержащий несколько скрытых слоев.

Глубокая нейронная сеть (Deep neural network, глубинная нейронная сеть, ГНС)многослойная сеть, содержащая между входным и выходным слоями несколько (много) скрытых слоёв нейронов, что позволяет моделировать сложные нелинейные отношения. ГНС сейчас всё чаще используются для решения таких задач искусственного интеллекта, как распознавание речи, обработка текстов на естественном языке, компьютерное зрение и т.п., в том числе в робототехнике.

Глубоко разделяемая сверточная нейронная сеть (Depthwise separable convolutional neural network) – это архитектура сверточной нейронной сети, основанная на Inception (раздел с данными на GitHub), но в которой модули Inception заменены свертками, отделяемыми по глубине. Также известен как Xception.

Глубокое обучение (Deep Learning) – это глубокое (глубинное) структурированное или иерархическое машинное обучение, набор алгоритмов и методов машинного обучения (machine learning) на основе различных видов представления данных. Обучение может быть контролируемым, полу-контролируемым (semi-supervised) или неконтролируемым. Использование в глубоком обучении рекуррентных нейронных сетей (recurrent neural networks), позволяет эффективно решать задачи в областях компьютерного зрения, распознавания речи, обработки текстов на естественном языке, машинного перевода, биоинформатики и др.

Государство-как-Платформа (State-as-Platform) – это концепция трансформации государственного управления с использованием возможностей, которые нам дают новые технологии. Целевой функцией реализации идеи «Государство-как-Платформа» является благополучие граждан и содействие экономическому росту, основанному на внедрении технологий. В фокусе развертывания Платформы находится гражданин в условиях новой цифровой реальности. Государство должно создать условия, которые помогут человеку раскрыть свои способности, и сформировать комфортную и безопасную среду для его жизни и реализации потенциала, а также для создания и внедрения инновационных технологий.

Градиент (Gradient) – это вектор, своим направлением указывающий направление наибольшего возрастания некоторой скалярной величины (значение которой меняется от одной точки пространства к другой, образуя скалярное поле), а по величине (модулю) равный скорости роста этой величины в этом направлении.

Градиентная обрезка (Gradient clipping) – это метод, позволяющий справиться с проблемой взрывающихся градиентов путем искусственного ограничения (отсечения) максимального значения градиентов при использовании градиентного спуска для обучения модели.

Градиентный спуск (Gradient descent) – это метод минимизации потерь путем вычисления градиентов потерь по отношению к параметрам модели на основе обучающих данных. Градиентный спуск итеративно корректирует параметры, постепенно находя наилучшую комбинацию весов и смещения для минимизации потерь.

Граница решения (Decision boundary) – это разделитель между классами, изученными моделью в задачах классификации двоичного класса или нескольких классов.

Граница решения или поверхность решения (В статистико-классификационной задаче с двумя классами) (Decision boundary) – это гиперповерхность, разделяющая нижележащее векторное пространство на два множества, по одному для каждого класса. Классификатор классифицирует все точки на одной стороне границы принятия решения как принадлежащие одному классу, а все точки на другой стороне как принадлежащие другому классу.

Граф (Graph) – это таблица, составленная из данных (тензоров) и математических операций. TensorFlow – это библиотека для численных расчетов, в которой данные проходят через граф. Данные в TensorFlow представлены n-мерными массивами – тензорами.