Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту - 2500 терминов

Логистическая функция ошибки (также функция потерь логистической регрессии)( Log Loss) – Эту функцию называют также «логлосс» (logloss / log_loss), перекрёстной / кросс-энтропией. В большинстве обучающих сетей – это ошибка, которая рассчитывается как разница между фактическим выходным значением y и прогнозируемым выходным значением ŷ. Функция, используемая для вычисления этой ошибки, известна как функция потерь. [ 41 41 Логистическая функция ошибки [Электронный ресурс] //dyakonov.org URL: https://dyakonov.org/2018/03/12/ (дата обращения: 07.07.2022) ]

Логит( Logits) – это функция, также известная как функция логарифмических шансов, – это функция, которая представляет значения вероятности от 0 до 1 и от отрицательной бесконечности до бесконечности. Эта функция обратна сигмовидной функции, которая ограничивает значения от 0 до 1 по оси Y, а не по оси X. Поскольку логит-функция существует в диапазоне от 0 до 1, эта функция чаще всего используется для понимания вероятностей используется аналогично сигмовидной функции в нейронных сетях. Сигмоидальная или активационная функция выдает вероятность, тогда как логит-функция принимает вероятность и выдает действительное число между отрицательной и положительной бесконечностью. Как и сигмовидная функция, логит-функции часто размещаются в качестве последнего слоя в нейронной сети, поскольку это может упростить данные. Например, логит-функция часто используется на последнем слое нейронной сети, используемой в задачах классификации. Поскольку сеть определяет вероятности для классификации, функция логита может преобразовывать эти вероятности в действительные числа.

Логит модель (Logit model) – это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения интересующего нас события с помощью логистической функции [ 42 42 Логистическая регрессия. [Электронный ресурс] // www.statmethods.ru. URL: https://www.statmethods.ru/statistics-metody/logisticheskaya-regressiya/ (дата обращения: 03.02.2022) ].

Логит-функция ( Logit Function) – это обратная сигмоидальная «логистическая» функция, используемая в математике, особенно в статистике.

Логическая запись (Logical record) – это все данные для данной единицы анализа. Он отличается от физической записи тем, что может потребоваться несколько физических записей для хранения всех данных для данной единицы анализа. Например, в данных изображения карты «карта» представляет собой физическую запись, и обычно требуется несколько «карт» для хранения всей информации для одного случая или единицы анализа.

Логическое программирование (Logic programming) – это парадигма программирования, которая основывается на формальной логике. Любая программа, написанная на логическом языке программирования, представляет собой набор предложений в логической форме, выражающий факты и правила о некоторой проблемной области. Также, – это тип парадигмы программирования, в которой вычисления выполняются на основе хранилища знаний фактов и правил; LISP и Prolog – два языка логического программирования, используемые для программирования AI.

Логическое программирование ограничений (Сonstraint logic programming) – это расширенная версия логического программирования, которая создается путем комбинирования ограниченного программирования с логическим программированием. Ограниченное программирование – это форма декларативного программирования, которая использует математические ограничения, чтобы определить, как переменные в программе связаны друг с другом.

Ложноотрицательный показатель (False negative rate) – это доля фактических положительных примеров, для которых прогнозируется отрицательный класс. Ложноотрицательный показатель равен отношению ложных отрицательных результатов к сумме ложных отрицательных и истинно положительных результатов.

Ложный отрицательный результат (False Negative) – это случай, в котором модель ошибочно определила отрицательный класс. Например, модель сделала вывод, что конкретное сообщение электронной почты не было спамом (отрицательный класс), но по факту оно действительно было спамом.

Ложный положительный результат( False Positive) – это случай, в котором модель ошибочно предсказала положительный класс. Например, модель сделала вывод, что конкретное сообщение электронной почты было спамом (положительный класс), но на самом деле это письмо являлось частью важной переписки. Частота ложных срабатываний (FPR) – ось X на кривой ROC.