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

Локальное устройство (Local device) – это устройства, входящие в сеть, которая покрывает относительно небольшую территорию или небольшую группу зданий.

Локальный сервер (Local server) – это хостинг, работающий при помощи программ, которые осуществляют его эмуляцию на личном компьютере.

Лямбда (Lambda) – это функция в программировании на Python, анонимная функция или функция без имени. Это небольшая и ограниченная функция, состоящая не более чем из одной строки. Как и обычная функция, лямбда-функция может иметь несколько аргументов в одном выражении. [ 43 43 Лямбда [Электронный ресурс] www.guru99.com URL: https://www.guru99.com/python-lambda-function.html (дата обращения: 07.07.2022) ]

«М»

Маркер (Token)в языковой модели – это элементарная единица, на которой модель обучается и делает прогнозы.

Марковская модель (Markov model) —это статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, задачей которой является определение неизвестных параметров на основе наблюдаемых данных.

Марковские процессы принятия решений (MDP) (Markov decision process) – это стохастический процесс управления с дискретным временем. Он обеспечивает математическую основу для моделирования принятия решений в ситуациях, когда результаты частично случайны и частично находятся под контролем лица, принимающего решения. MDP полезны для изучения задач оптимизации, решаемых с помощью динамического программирования и обучения с подкреплением.

Марковский процесс (Markov process) – это случайный процесс, эволюция которого после любого заданного значения временного параметра t не зависит от эволюции, предшествовавшей t, при фиксированных параметрах процесса [ 44 44 Марковский процесс [Электронный ресурс] //en.wikipedia.org. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81 (дата обращения: 07.07.2022) ].

Марковское свойство (Markov property) – этот термин, относится к свойству случайного процесса без памяти. Назван в честь русского математика Андрея Маркова. [ 45 45 Марковское свойство [Электронный ресурс] //wikimili.com URL: https://wikimili.com/en/Markov_property/ (дата обращения: 07.07.2022) ]

Маска R-CNN (Mask R-CNN) – это свёрточная нейронная сеть (CNN), передовая технология сегментации изображений. Этот вариант глубокой нейронной сети обнаруживает объекты на изображении и создает высококачественную маску сегментации для каждого экземпляра. Используя Mask R-CNN можно автоматически сегментировать и создавать попиксельные маски для каждого объекта на изображении. Можно применять Mask R-CNN как к изображениям, так и к видеопотокам.

Маскированная языковая модель (Masked language model) –это языковая модель, которая предсказывает вероятность того, что токены-кандидаты заполнят пробелы в последовательности. Большинство современных моделей маскированного языка являются двунаправленными.

Масштабирование( Scaling) – это обычно используемая практика в разработке признаков, чтобы оптимизировать диапазон значений объекта, чтобы он соответствовал диапазону других объектов в наборе данных.

Масштабируемость (Scalability) – это способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).

Математическая оптимизация (математическое программирование)( Mathematical optimization) – это выбор наилучшего элемента по некоторому критерию из некоторого набора доступных альтернатив. Это чрезвычайно мощная технология предписывающей аналитики, которая позволяет компаниям решать сложные бизнес-задачи и более эффективно использовать доступные ресурсы и данные

Матрица неточностей (Confusion matrix) – это таблица ситуационного анализа, в которой суммируются результаты прогнозирования модели классификации в машинном обучении. Записи в наборе данных сводятся в виде матрицы в соответствии с реальной категорией и оценкой классификации, сделанной моделью классификации.

Матрица элементов (Item matrix) —в рекомендательных системах – это матрица вложений, созданная матричной факторизацией, которая содержит скрытые сигналы о каждом элементе. Каждая строка матрицы элементов содержит значение одной скрытой функции для всех элементов. Матрица элементов имеет то же количество столбцов, что и целевая матрица, которая факторизуется. Например, если система рекомендаций по фильмам оценивает 10 000 названий фильмов, матрица элементов будет состоять из 10 000 столбцов.

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