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

Граф (абстрактный тип данных) (Graph) – в информатике граф – это абстрактный тип данных, который предназначен для реализации концепций неориентированного графа и ориентированного графа из математики; в частности, область теории графов.

Граф (с точки зрения компьютерных наук и дискретной математики) (Graph) – это абстрактный способ представления типов отношений, например дорог, соединяющих города, и других видов сетей. Графы состоят из рёбер и вершин. Вершина – это точка на графе, а ребро – это то, что соединяет две точки на графе.

Графический кластер (Graphics cluster) – это доминирующий высокоуровневый блок, включающий все ключевые графические составляющие.

Графический процессор (computational Graphics Processing Unit, computational GPU) – это вычислитель, многоядерный ГП, используемый в гибридных суперкомпьютерах для выполнения параллельных математических вычислений; например, один из первых образцов ГП этой категории содержит более 3 млрд транзисторов – 512 ядер CUDA и память ёмкостью до 6 Гбайт

Графический процессор (Graphical Processing Unit) – это отдельный процессор, расположенный на видеокарте, который выполняет обработку 2D или 3D графики. Имея процессор на видеокарте, компьютерный процессор освобождается от лишней работы и может выполнять все другие важные задачи быстрее. Особенностью графического процессора (GPU), является то, что он максимально нацелен на увеличение скорости расчета именно графической информации (текстур и объектов). Благодаря своей архитектуре такие процессоры намного эффективнее обрабатывают графическую информацию, нежели типичный центральный процессор компьютера.

Графический процессор-вычислитель (Computational Graphics Processing Unit) (ГП-вычислитель cGPU) – этомногоядерный ГП, используемый в гибридных суперкомпьютерах для выполнения параллельных математических вычислений; например, один из первых образцов ГП этой категории содержит более 3 млрд транзисторов – 512 ядер CUDA и память ёмкостью до 6 Гбайт.

Графовая база данных (Graph database) —это база, предназначенная для хранения взаимосвязей и навигации в них. Взаимосвязи в графовых базах данных являются объектами высшего порядка, в которых заключается основная ценность этих баз данных. В графовых базах данных используются узлы для хранения сущностей данных и ребра для хранения взаимосвязей между сущностями. Ребро всегда имеет начальный узел, конечный узел, тип и направление. Ребра могут описывать взаимосвязи типа «родитель-потомок», действия, права владения и т. п. Ограничения на количество и тип взаимосвязей, которые может иметь узел, отсутствуют.

Графовые базы данных имеют ряд преимуществ в таких примерах использования, как социальные сети, сервисы рекомендаций и системы выявления мошенничества, когда требуется создавать взаимосвязи между данными и быстро их запрашивать.

Графовые нейронные сети (Graph neural networks) – это класс методов глубокого обучения, предназначенных для выполнения выводов на основе данных, описанных графами. Графовые нейронные сети – это нейронные сети, которые можно напрямую применять к графам и которые обеспечивают простой способ выполнения задач прогнозирования на уровне узлов, ребер и графов. GNN могут делать то, что не смогли сделать сверточные нейронные сети (CNN). Также под Графовыми нейронными сетями понимают нейронные модели, которые фиксируют зависимость графов посредством передачи сообщений между узлами графов. В последние годы варианты GNN, такие как сверточная сеть графа (GCN), сеть внимания графа (GAT), рекуррентная сеть графа (GRN), продемонстрировали новаторские характеристики во многих задачах глубокого обучения.

Графы знаний (Knowledge graphs) – это структуры данных, представляющие знания о реальном мире, включая сущности люди, компании, цифровые активы и т. д.) и их отношения, которые придерживаются модели данных графа – сети узлов (вершин) и соединения (ребер / дуг).

Гребенчатая регуляризация( Ridge regularization) – синоним «Регуляризации L2». Термин гребенчатая регуляризация чаще используется в контексте чистой статистики, тогда как регуляризация L2 чаще используется в машинном обучении.

«Д»

Данные (Data) – это информация собранная и трансформированная для определенных целей, обычно анализа. Это может быть любой символ, текст, цифры, картинки, звук или видео.

Данные ограниченного использования (Restricted-use data) – это данные, которые содержат конфиденциальную информацию (обычно о людях), которая может позволить идентифицировать людей. Наличие конфиденциальной информации в депонированном цифровом контенте представляет собой проблему управления для долгосрочного хранения, чтобы гарантировать, что требования к архивному хранилищу для достижения распределенной избыточности учитывают, например, требования конфиденциальности.

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